Модель парной линейной регрессии: уравнение и основные вероятностные допущения

Модель парной линейной регрессии имеет вид

Где y – зависимая переменная (предикатор),

x – независимая переменная (регрессор),

– детерминированная составляющая,

ε– случайная составляющая (случайный остаток),

Mε=0, Dε=0, – параметры регрессии, которые должны быть определены по выборочным данным.

Параметр  показывает, на сколько единиц в среднем изменится зависимая переменная (например, выпуск продукции в стоимостном выражении), если независимая переменная (например, число занятых) увеличится на единицу.

Независимая переменная x – неслучайная величина, напротив, зависимая переменная y –случайная величина, поскольку в нее входит случайная составляющая ε.

Поскольку изменение только одной независимой переменной x, вообще говоря, не может вобрать в себя все источники вариации зависимой переменной, то случайная составляющая и отражает совокупное влияние на зависимую переменную всех других (кроме x) факторов.  

Н