1. , т.е. случайная компонента может быть положительной, отрицательной, но она не может иметь систематические смещения ни в одном из этих направлений;
2. ,
1-е равенство означает постоянство дисперсии разных случайных компонент, т.е. независимость от номера наблюдения. 2-е равенство предполагает отсутствие систематической связи между значениями случайной составляющей в двух наблюдениях, т.е. наблюдения должны быть независимы друг от друга;
3.Xi – неслучайные величины, Y – случайная величина;
4.Xi линейно независимы друг от друга;
5. .
КЛММР часто представляют в стандартизованном виде. Для этого от переменных и переходят к так называемым стандартизированным переменным:
Для стандартизованных переменных
При этом коэффициенты уравнения «чистой» регрессии и коэффициенты стандартизованного уравнения регрессии связаны между собой соотношением
Стандартные коэффициенты регрессии показывают насколько изменится в среднем результирующий признак , если соответствующий признак-фактор изменится на 1ну при неизменности других факторов.
|
|
Т.к. переменные и нормированы, коэффициенты сравнимы между собой в отличие от коэффициентов .Сравнивая коэффициенты друг с другом можно ранжировать признаки-факторы по силе их воздействия на результирующий признак . Это позволяет производить отсеивание факторов, т.е. исключать факторы с наименьшим значением .