Соизмеримые показатели тесноты связи

К соизмеримым показателям тесноты связи относятся:

1) коэффициенты частной эластичности;

2) стандартизированные частные коэффициенты регрессии;

3) частный коэффициент детерминации.

Если факторные переменные имеют несопоставимые единицы измерения, то связь между ними измеряется с помощью соизмеримых показателей тесноты связи. С помощью соизмеримых показателей тесноты связи характеризуется степень зависимости между факторной и результативной переменными в модели множественной регрессии.

Частный коэффициент эластичности измеряется в процентах и характеризует объём изменения результативной переменной у при изменении на 1 % от среднего уровня факторной переменной xi при условии постоянства всех остальных факторных переменных, включённых в модель регрессии.

Стандартизированные частные коэффициенты регрессии характеризуют, на какую долю своего среднеквадратического отклонения G(y) изменится результативная переменная у при изменении факторной переменной х на величину своего среднеквадратического отклонения G(x), при условии постоянства всех остальных факторных переменных, включённых в модель регрессии.

Стандартизированный частный коэффициент регрессии характеризует степень непосредственной или прямой зависимости между результативной и факторной переменными. Но в связи с тем, что между факторными переменными, включёнными в модель множественной регрессии, существует зависимость, факторная переменная оказывает не только прямое, но и косвенное влияние на результативную переменную.

Частный коэффициент детерминации характеризует, на сколько процентов вариация результативной переменной вызвана вариацией i -ой факторной переменной, включённой в модель множественной регрессии, при условии постоянства всех остальных факторных переменных, включённых в модель регрессии.

Стандартизированные частные коэффициенты регрессии и частные коэффициенты эластичности могут давать различные результаты. Это несовпадение может быть объяснено, например, слишком большой величиной среднеквадратического отклонения одной из факторных переменных или эффектом неоднозначного воздействия одной из факторных переменных на результативную переменную.

Тесты на наличие автокорреляции

Независимость случ. члена в любом наблюдении от его значений во всех др.наблюдениях. Если данное условие не выполняется то говорят, что случ.член подвержен автокорреляции. Причиной может быть либо неверная спецификация модели либо наличие неучтенных факторов. Пусть p-коэф-т корреляции между двумя соседними случайными членами ei ei-1: если p>0 то автокорелляция положительнаяp<0 то автокорреляция отрицательная p=0 автокорреляция отсутствует используется тест Дарвина Уотсена и вычисляется d=∑(ei-ei-1)2/∑ei2 устанавливается наличие или отсутствие автокорреляции. Если же ситуация неопределенная, то применяется др.критерий первый коэ-т автокорреляции r(1)=∑ei*ei-1/∑ei2 и полученная величина сравнивается с табл. И если факт. Меньше табличной то гипотеза отсутствия автокорреляции принимается.