2015-05-10
2629
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4
МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Цель работы: рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с помощью MS Excel, а также проанализировать качество построенной модели.
ТЕОРИЯ
Понятие о множественной регрессии
Множественный регрессионный анализ является развитием парного регрессионного анализа применительно к случаям, когда зависимая переменная гипотетически связана с более чем одной независимой переменной. Большая часть анализа будет непосредственным расширением парной регрессионной модели, но здесь возникают ряд проблем, о которых речь будет идти ниже.
Определение. Зависимость среднего значения какой–либо случайной величины (результативного показателя) от нескольких других величин (регрессоров, независимых переменных, аргументов) называется множественной регрессией.
Пример. 1) Урожайность какой–либо зерновой культуры зависит от сорта этой культуры, от количества внесенных удобрений, состава почвы, количества осадков, сроков уборки; 2) вес человека зависит от его роста, объема грудной клетки, возраста; 3) производительность труда – от стажа работы, уровня мастерства, автоматизации производства, электровооруженности предприятия и других факторов.
|
|
|
Можно сказать, что множественная регрессия – это уравнение связи с несколькими переменными:
(1)
зависимая переменная – результативный признак; 
независимые переменные, факторы, регрессоры, объясняющие переменные.
Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и в ряде других вопросов эконометрики. Цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель. Построение уравнения множественной регрессии начинается с вопроса о спецификации модели. Суть проблемы спецификации включает в себя два круга вопросов:
– выбор уравнения регрессии;
– отбор факторов.
