Параметры уравнения множественной регрессии оценивают, как и в парной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК). При его применении строят систему нормальных уравнений, решение которой и позволяет получить оценки параметров регрессии.
Так, для уравнения (3.1) система нормальных уравнений имеет вид:
Если разделить обе части уравнений на n, то в качестве коэффициентов системы получим средние значения:
(3.4) |
Систему можно решить методом определителей:
, | (3.5) |
где – определитель системы
; | (3.6) |
, , …, – частные определители, которые получаются путем замены соответствующего столбца в определителе столбцом левой части системы (3.4), например:
. |
В этом частном определителе второй столбец заменен столбцом левой части системы (3.4).
Возможна запись уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе на основе матрицы парных коэффициентов корреляции. Тогда уравнение регрессии имеет вид:
, | (3.7) |
где , , …, – стандартизованные переменные: , , для которых средние значения равны нулю: , а средние квадратические отклонения равны единице: ; – стандартизованные коэффициенты регрессии.
Применяя МНК к уравнению множественной регрессии в стандартизованном масштабе, после соответствующих преобразований получают систему нормальных уравнений вида
(3.8) |
Решая ее методом определителей, находят стандартизованные коэффициенты регрессии ( -коэффициенты).
Стандартизованные коэффициенты регрессии показывают, на сколько сигм изменится в среднем результативный фактор у, если соответствующий фактор изменится на одну сигму при неизменном среднем уровне других факторов. В силу того, что все переменные заданы как центрированные и нормированные, стандартизованные коэффициенты регрессии сравнимы между собой. Сравнивая их друг с другом, можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результативный фактор у. В этом основное достоинство стандартизованных коэффициентов регрессии в отличие от коэффициентов «чистой» регрессии, которые несравнимы между собой. Коэффициенты «чистой» регрессии связаны со стандартизованными коэффициентами регрессии :
. | (3.9) |
Это позволяет от уравнения регрессии в стандартизованном масштабе
(3.10) |
переходить к уравнению регрессии в натуральном масштабе переменных:
. | (3.11) |
Параметр определяют по формуле
. | (3.12) |
Стандартизованные коэффициенты регрессии используют при отсеве факторов . Из модели множественной регрессии исключают факторы с наименьшими значениями . Можно выразить стандартизованный коэффициент регрессии через коэффициент «чистой» регрессии из формулы (3.9)
. | (3.13) |
Для того, чтобы оценить, на сколько процентов (от среднего) изменится в среднем у при увеличении только на 1 %, используют средний коэффициент эластичности
. | (3.14) |