2015-05-18
354
Чтобы ввести в модель кач-ный признак, им должны быть присвоены цифровые метки, т.е кач-ные признаки должны быть преобразованы в колич-ные, такого вида переменные наз-ся фиктивными. Рассм. применение фиктивн перемен для ф-ции спроса. Предположим, что по группе лиц М и Ж пола изучается линейн зависимость потребл-я кофе от цены. Y=а+bx+E. Y-кол-во потребляемого кофе, х-цена.
Y1=a1+b1x1+E1 для М и
Y2=a2+b2x2+E2 для Ж.
Различия будут проявляться в y1 (средн) и y2 (средн). Сила влияния цены на потребл-е может быть одинаковой b=b1=b2 В этом случае возможно постр-е общ.ур-ния регресс с включен в него фактора «пол» (в виде фиктивн переменной) Z= (1-М, 0-Ж),
Y=A+A1z1+bx+E.
Тогда для М- Y=A+A1+bx+E
а для Ж- Y=A+bx+E.
Качествен фактор принимает только 2 сотсояния, если число градаций: 1 и 0. Если же число градаций первышает 2, то в модель вводятся несколько фиктивн переменных число которых должно быть меньше числа кач.градаций.
В искл. случ м/оказаться необх введение 2 или более групп фиктивных переменных, кот имеют несколько градаций. Напр, при изучении потребления некот товара, наряду с количеств ф-рами (цена, доход), учит-ся и качествен факторы (оценивающие различия в потреблении вида товара различн социальн группами, дифференц потребл-я по полу, диф-ция по нац.составу)
|
|
|
При построении такой модели из кажд группы фиктивн пер-ных следует исключить по 1ой переменной. Если модель будет включать 3 соц-ные гр и 3 возрастн категории и ряд эк-ких переменных, то она будет иметь след вид: Y=a+b1*S1+b2*S2+b3*Z1+b4*Z2+b5*x1+…+bk+4*xk, S,Z- фиктивные пер-ные, X- количествен пер-ные. Вместе с тем возможно построение регрессии только с фиктивн пер-ными. Y=a+b1*z1+b2*z2+…+bm*zm (напр. Изуч-ся диф-ция з-пл рабочих высок квалификац по регионам страны) Z1 – (1-СЗ р-н, 0) Z2 – (1-В-В р-н, 0) и т.д. Может возникнуть необходимость постр модель, признак которого имеет 2 значения и это не фактор а рез-т (в соц опросах, Y=ответ 1-да, 0- нет) Такая модель явл-ся вероятностной. В ней y=1 при вер-ти Р. Y= (0:P, 1: 1-P)
