Коэффициент корреляции равный 1 означает что между переменными тест
Корреляция и коэффициент корреляции
Корреляция — степень связи между 2-мя или несколькими независимыми явлениями.
Корреляция бывает положительной и отрицательной.
Положительная корреляция (прямая) возникает при одновременном изменении 2-х переменных величин в одинаковых направлениях (в положительном или отрицательном). Например, взаимосвязь между количеством пользователей, приходящих на сайт из поисковой выдачи и нагрузкой на сервер: чем больше пользователей, тем больше нагрузка.
Корреляция отрицательна (обратная), если изменение одной величины приводит противоположному изменению другой. Например, с увеличением налоговой нагрузки на компании уменьшается их прибыль. Чем больше налогов, тем меньше денег на развитие.
Типичные виды корреляции
Эффективность корреляции как статистического инструмента заключается в возможности выражения связи между двумя переменными при помощи коэффициента корреляции.
При значении КК равным 1, следует понимать, что при каждом изменении 1-й переменной происходит эквивалентное изменение 2-й переменной в том же направлении.
Положительная корреляция концентраций этанола в синовии и крови
Отрицательная корреляция между показателями результатов в беге на 100 м с барьерами и прыжками в длину
| Значение | Интерпретация |
| до 0,2 | Очень слабая |
| до 0,5 | Слабая |
| до 0,7 | Средняя |
| до 0,9 | Высокая |
| свыше 0,9 | Очень высокая корреляция |
Данный метод обработки статистической информации популярен в экономических, технических, социальных и других науках в виду простоты подсчета КК, простотой интерпретации результатов и отсутствия необходимости владения математикой на высоком уровне.
Корреляционная зависимость отражает только взаимосвязь между переменными и не говорит о причинно-следственных связях: положительная или отрицательная корреляция между 2-мя переменными не обязательно означает, что изменение одной переменной вызывает изменение другой.
Например, есть положительная корреляция между увеличением зарплаты менеджеров по продажам и качеством работы с клиентами (повышения качества обслуживания, работа с возражениями, знание положительных качеств продукта в сравнении с конкурентами) при соответствующей мотивации персонала. Увеличившийся объем продаж, а следовательно и зарплата менеджеров, вовсе не означает что менеджеры улучшили качество работы с клиентами. Вполне вероятно, что случайно поступили крупные заказы и были отгружены или отдел маркетинга увеличил рекламный бюджет или произошло еще что-то.
Возможно существует некая третья переменная, влияющая на причину наличия или отсутствия корреляции.
Коэффициент корреляции не рассчитывается:
Ответы на тесты по эконометрике
1.какое из уравнений регрессии является степенным
2. оценки параметров регрессии являются несмещенными, если
Математическое ожидание остатков равно 0
3.оценки параметров регрессии являются эффективными, если
Оценки обладают наименьшей дисперсией………….оценками
4.оценки параметров регрессии являются состоятельными, если
5.фиктивные переменные – это
6. если качественный фактор имеет 3 градации, то необходимое число фиктивных переменных
7.коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными
Ситуация не определена
9.в эконометрическом анализе Xj рассматриваются
Как случайные величины
10.коэффициент регрессии изменяется в пределах
Принимает любое значение
Методу наименьших квадратов
12.в каких пределах изменяется коэффициент детерминации
13. в хорошо подобранной модели остатки должны
Иметь нормальный закон…..
14. неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется
15.коэффициент детерминации – это
16.величина рассчитанная по формуле r=………………является оценкой
Парного коэффициент Корреляции
17.Выборочный коэффициент Корреляции r по абсолютной величине
Не превосходит единицы
18.компоненты вектора Ei
Имеют нормальный закон
19.применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров не линейных моделей
20. применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости
Применим после ее приведения
21.что показывает коэффициент абсолютного роста
На сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу
22.если коэффициент Корреляции положителен, то в линейной модели
С ростом х увеличивается у
23. какая функция используется при моделировании моделей с постоянным ростом
24.в каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. ростом параболу
Если относительная величина……………………неограниченно
На сколько % изменится……………………………..на 1%
26.табличное значение стьюдента зависит
И от уровня доверительной вероятности, и от числа факторов, включенных в модель и от длины исходного ряда
27.табличное значение критерия фишера зависит от
Только от уровня доверительной вероятности и от числа факторов, включенных в модель
28.какая статистическая характеристика выражена формулой
29.формула t= rxy………….используется для
Проверки существенности коэффициент Корреляции
30.какая статистическая характеристика выражается формулой R?=……………
31.коэффициент корреляции используется для
Определения тесноты связи……………..
Единица измерения фактора…………………показателя
33. оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле
34.для регрессии y=a+bx из n наблюдений интервал доверия (1-а)% для коэффициент b составит
35.допустим, что зависимость расходов от дохода описывается функцией y=a+bx
Среднее значение у=2……………….равняется
36.для парной регрессии o?b равно
37.зависимость между коэффициентом множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующим методом
38. Доверительная вероятность
Вероятность того, что………………..прогнозный интервал
39.для проверки значимости отдельного параметра используют
40.количество степеней свободы для t статистики при проверке значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых переменных
41.колиство степеней свободы знаменателей f статистики регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных
42.одной из проблем кот. Может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является
Корреляция между независимыми переменными
43.мультиколлинеарность возникает тогда когда
Две и больше независимых…………
44. гетероскедатичность присутствует когда
На сколько % изменится результирующий показатель у при изменении хi на 1%при неизмененном среднем уровне других факторов
46.связь между индексом множественной детерминации R? и скорректированным индексом множественной детерминации RC?(в формуле с сверху R)
47.допустим что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию фишера. какой предоставить преимущество, у той, у которой:
Большее значения F критерия
48. для регрессии из n наблюдений и m независимых переменных существует такая связь между R? и F
49. значимость частных и парных коэффициент Корреляции проверяется с помощью
T критерия стьюдента
50.если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению
51. в каком случае модель считается адекватной
52.с помощью какого критерия оценивается значимость коэффициент Регрессии
53.величинав доверительного интервала позволяет установить на сколько надежно предположение о том что
Интервал содержит параметры генеральной совокупности
54.гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков доказана, если
55.выберете авторегрессионную модель
56.выберете модель с лагами
Уt= a+b0x1…….(самая длинная формула)
57.какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания
Стоящие в начале и в конце временного ряда
58.от чего зависит количество точек, исключаемых в результате сглаживания
От количества точек………………
59.автокорреляция имеется когда
Каждое следующее значение остатков
60.в результате автокорреляции имеем
Неэффективные оценки параметров
61.если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать
11 атрибутивных методов
62.аддитивная модель временного ряда имеет вид
63.МУЛЬТИПЛИКАТИВНАЯ МОДЕЛЬ ИМЕЕТ ВИД
Характеризует тесноту линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда
65.аддитивная модель временного ряда строится
Амплитуда сезонных колебаний возрастает и уменьшается
66.на основе поквартальных данных………..значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал…………….
67.эндогенные переменные это
Зависимые переменные, число которых равно числу уравнений……..
Предопределенные переменные, влияющие…………..
69.лаговые переменные это
Значение зависимых переменных за предшествующий период времени
70.для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в
Приведенную форму модели
71.уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, идентифицируемо если
72. уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, Неидентифицируемо если
73. уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, сверхидентифицируемо если
74.для определения параметров точно идентифицируемой модели
Применяется косвенный МНК
75. для определения параметров СВЕРХидентифицируемой модели
ПРИМЕНЯЕТСЯ ДВУХШАГОВЫЙ МНК
76.для определения параметров Неидентифицируемой модели
НЕ ОДИН ИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРИМЕНИТЬ НЕЛЬЗЯ
тест1. Коэффициент корреляции
Коэффициент корреляции – это … Тип ответа: Одиночный выбор  показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными  явление линейной стохастической связи между переменными  показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
Ранговое условие идентифицируемости структурного уравнения – ранг произведения расширенной матрицы структурных параметров на транспонированную матрицу ограничений уравнения равен числу эндогенных переменных … Тип ответа: Одиночный выбор  системы  уравнения  системы минус единица
Компонента временного ряда, отражающая влияние периодически действующих факторов, – это … Тип ответа: Одиночный выбор  тренд  сезонная составляющая  случайная составляющая
По характеру связи между переменными регрессии в целом подразделяют на две группы – … Тип ответа: Одиночный выбор  равноускоренные и равнозамедленные  положительные и отрицательные  равномерно возрастающие и равномерно убывающие
Постоянный коэффициент эластичности имеет … функция Тип ответа: Одиночный выбор  степенная  показательная  линейная
Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения является … Тип ответа: Одиночный выбор  необходимым и достаточным  необходимым  достаточным
Автокорреляционная функция – это функция от … Тип ответа: Одиночный выбор  значений уровней ряда  времени  времени и лага между двумя уровнями ряда
Наличие автокорреляции остатков можно обнаружить с помощью статистики … Тип ответа: Одиночный выбор Стьюдента Фишера Дарбина-Уотсона
Ковариация – это … Тип ответа: Одиночный выбор  показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными  явление линейной стохастической связи между переменными  показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными
Остаток в i-м наблюдении – это разница между значением … Тип ответа: Одиночный выбор  переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии  переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии  объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой перемен
Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения: число исключенных из уравнения предопределенных переменных должно быть не меньше числа включенных … Тип ответа: Одиночный выбор  эндогенных переменных минус единица  эндогенных переменных плюс единица  эндогенных переменных
Коэффициент детерминации характеризует долю … Тип ответа: Одиночный выбор  дисперсии зависимой переменной, объясняемую регрессией в общей ее дисперсии  разброса зависимой переменной, не объясненную регрессией  дисперсии зависимой переменной, не объясненную регрессией в общей дисперсии зависимой переменной
Средний коэффициент эластичности показывает … Тип ответа: Одиночный выбор  процентное изменение зависимой переменной при однопроцентном изменении независимой переменной  изменение результата с изменением на одну единицу независимой переменной  среднее изменение результата с изменение фактора на одну единицу
Эффективная оценка – это оценка, … Тип ответа: Одиночный выбор  дисперсия которой равна нулю  дисперсия которой минимальна в некотором классе несмещенных оценок  математическое ожидание которой равно нулю
Оценки коэффициентов классической модели, полученные с помощью метода наименьших квадратов, обладают … Тип ответа: Одиночный выбор  только свойством эффективности  свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности  только свойством состоятельности
Под спецификацией модели понимается … Тип ответа: Одиночный выбор  постановка проблемы и получение данных для ее решения  отбор факторов, влияющих на результат и выбор вида уравнения  нахождение параметров уравнения
Отрицательный характер взаимосвязи между переменными Х и У означает, что … Тип ответа: Одиночный выбор  рост Х не оказывает влияния на изменение У  с ростом Х происходит убывание У  с ростом Х происходит рост У
Мультиколлинеарность факторов – это … Тип ответа: Одиночный выбор  отсутствие зависимости между несколькими изучаемыми переменными  наличие линейной зависимости между несколькими объясняющими переменными  наличие линейной связи между двумя объясняемой и объясняющей переменной
Белый шум – это … Тип ответа: Одиночный выбор  модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями  свойство коэффициентов регрессионной модели  модель авторегрессии первого порядка
Критерий Фишера используется при проверке … Тип ответа: Одиночный выбор  независимости факторов модели  статистической значимости модели в целом  на автокорреляцию в ряду фактической ошибки
В условиях гетероскедастичности остатков для оценки параметров эконометрической модели следует использовать … Тип ответа: Одиночный выбор  обобщенный метод наименьших квадратов  метод максимального правдоподобия  метод моментов
Для отсутствия автокорреляции остатков характерно … Тип ответа: Одиночный выбор  отсутствие зависимости между остатками текущих и предыдущих наблюдений  постоянство математического ожидания остатков  непостоянство дисперсии остатков
Для проверки значимости отдельных коэффициентов множественной регрессии используют … Тип ответа: Одиночный выбор  нормальный закон распределения  распределение Стьюдента  распределение Фишера
В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель  парная регрессионная  структурная  аддитивная
Ответы на тесты по эконометрике
Q=………..min соответствует методу наименьших квадратов
Автокорреляция — это корреляционная зависимость уровней ряда от предыдущих значений.
Автокорреляция имеется когда каждое следующее значение остатков
Аддитивная модель временного ряда имеет вид: Y=T+S+E
Атрибутивная переменная может употребляться, когда: независимая переменная качественна;
В каких пределах изменяется коэффициент детерминанта: от 0 до 1.
В каком случае модель считается адекватной Fрасч>Fтабл
В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. ростом параболу если относительная величина…неограниченно
В результате автокорреляции имеем неэффективные оценки параметров
В хорошо подобранной модели остатки должны иметь нормальный закон
В эконометрическом анализе Xj рассматриваются как случайные величины
Величина доверительного интервала позволяет установить предположение о том, что: интервал содержит оценку параметра неизвестного.
Величина рассчитанная по формуле r=…является оценкой парного коэф. Корреляции
Внутренне нелинейная регрессия — это истинно нелинейная регрессия, которая не может быть приведена к линейной регрессии преобразованием переменных и введением новых переменных.
Временной ряд — это последовательность значений признака (результативного переменного), принимаемых в течение последовательных моментов времени или периодов.
Выберете авторегрессионную модель Уt=a+b0x1+Ɣyt-1+ƹt
Выберете модель с лагами Уt= a+b0x1…….(самая длинная формула)
Выборочное значение Rxy не > 1, |R|
Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы
Гетероскедастичность — нарушение постоянства дисперсии для всех наблюдений.
Гетероскедастичность присутствует когда: дисперсия случайных остатков не постоянна
Гетероскидастичность – это когда дисперсия остатков различна
Гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков доказана, если Dтабл2…
Гомоскедастичность — постоянство дисперсии для всех наблюдений, или одинаковость дисперсии каждого отклонения (остатка) для всех значений факторных переменных.
Гомоскидастичность – это когда дисперсия остатков постоянна и одинакова для всех … наблюдений.
Дисперсия — показатель вариации.
Для определения параметров неиденцифицированной модели применяется.: не один из сущ. методов применить нельзя
Для определения параметров сверх иденцифицированной модели примен.: применяется. 2-х шаговый МНК
Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в приведенную форму модели
Для определения параметров точно идентифицируемой модели: применяется косвенный МНК;
Для оценки … изменения y от x вводится: коэффициент эластичности:
Для парной регрессии ơ²b равно ….(xi-x¯)²)
Для проверки значимости отдельных параметров регрессии используется: t-тест.
Для регрессии y=a+bx из n наблюдений интервал доверия (1-а)% для коэф. b составит b±t…….·ơb
Для регрессии из n наблюдений и m независимых переменных существует такая связь между R² и F..=[(n-m-1)/m]( R²/(1- R²)]
Доверительная вероятность – это вероятность того, что истинное значение результативного показателя попадёт в расчётный прогнозный интервал.
Допустим что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию фишера. какой предоставить преимущество, у той у кот.: большее значения F критерия
Допустим, что зависимость расходов от дохода описывается функцией y=a+bx среднее значение у=2…равняется 9
Если Rxy положителен, то с ростом x увеличивается y.
Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению T статистки
Если качественный фактор имеет 3 градации, то необходимое число фиктивных переменных 2
Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели с ростом х увеличивается у
Если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать 11 атрибутивных методов
Если регрессионная модель имеет показательную зависимость, то метод МНК применим после приведения к линейному виду.
Зависимость между коэффициентом множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующим методом R=√D
Значимость уравнения регрессии — действительное наличие исследуемой зависимости, а не просто случайное совпадение факторов, имитирующее зависимость, которая фактически не существует.
Интеркорреляция и связанная с ней мультиколлинеарность — это приближающаяся к полной линейной зависимости тесная связь между факторами.
Какая статистическая характеристика выражается формулой R²=…коэффициент детерминации
Какая статистическая хар-ка выражена формулой : rxy=Ca(x;y) разделить на корень Var(x)*Var(y): коэффициент. корреляции
Какая функция используется при моделировании моделей с постоянным ростом степенная
Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания и в начале, и в конце.
Какое из уравнений регрессии является степенным y=a˳aͯ¹a
Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на: – метод наименьших квадратов (МНК)
Количество степеней свободы для t статистики при проверки значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых переменных 31;
Количество степеней свободы знаменателя F-статистики в регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных: 45
Компоненты вектора Ei имеют нормальный закон
Корреляция — стохастическая зависимость, являющаяся обобщением строго детерминированной функциональной зависимости посредством включения вероятностной (случайной) компоненты.
Коэффициент автокорреляции: характеризует тесноту линейной связи текущего и предстоящего уровней ряда
Коэффициент детерминации — показатель тесноты стохастической связи в общем случае нелинейной регрессии
Коэффициент детерминации – это величина, которая характеризует связь между зависимыми и независимыми переменными.
Коэффициент детерминации – это квадрат множественного коэффициента корреляции
Коэффициент детерминации – это: величина, которая характеризует связь между независимой и зависимой (зависящей) переменными;
Коэффициент детерминации R показывает долю вариаций зависимой переменной y, объяснимую влиянием факторов, включаемых в модель.
Коэффициент детерминации изменяется в пределах: – от 0 до 1
Коэффициент доверия — это коэффициент, который связывает линейной зависимостью предельную и среднюю ошибки, выясняет смысл предельной ошибки, характеризующей точность оценки, и является аргументом распределения (чаще всего, интеграла вероятностей). Именно эта вероятность и есть степень надежности оценки.
Коэффициент доверия (нормированное отклонение) — результат деления отклонения от среднего на стандартное отклонение, содержательно характеризует степень надежности (уверенности) полученной оценки.
Коэффициент корелляции Rxy используется для определения полноты связи X и Y.
Коэффициент корелляции равный 0 означает, что: –отсутствует линейная связь.
Коэффициент корреляции используется для: определения тесноты связи между случайными величинами X и Y;
Коэффициент корреляции рассчитывается для измерения степени линейной взаимосвязи между двумя случайными переменными.
Коэффициент линейной корреляции — показатель тесноты стохастической связи между фактором и результатом в случае линейной регрессии.
Коэффициент регрессии — коэффициент при факторной переменной в модели линейной регрессии.
Коэффициент регрессии b показывает: на сколько единиц увеличивается y, если x увеличивается на 1.
Коэффициент эластичности измеряется в: неизмеримая величина.
Критерий Дарвина-Чотсона применяется для: – отбора факторов в модель; или – определения автокорреляции в остатках
Критерий Стьюдента — проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии и значимости коэффициента корреляции.
Критерий Фишера показывает статистическую значимость модели в целом на основе совокупной достоверности всех ее коэффициентов;
Лаговые переменные это значение зависимых переменных за предшествующий период времени
Модель в целом статистически значима, если Fрасч > Fтабл.
Модель идентифицирована, если: – число параметров структурной модели равно числу параметров приведён. формы модели.
Модель неидентифицирована, если: – число приведён. коэф . больше числа структурных коэф.
Модель сверхидентифицирована, если: число приведён. коэф. меньше числа структурных коэф
Мультипликативная модель временного ряда имеет вид: – Y=T*S*E
Мультипликативная модель временного ряда строится, если: амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается
На основе поквартальных данных…значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал …-5
Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется ошибками спецификации
Несмещённость оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: – что она характеризуется наименьшей дисперсией.
Одной из проблем которая может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является корреляция между независимыми переменными
От чего зависит количество точек, исключаемых из временного ряда в результате сглаживания: от применяемого метода сглаживания.
Отметьте основные виды ошибок спецификации: отбрасывание значимой переменной; добавление незначимой переменной;
Оценки коэффициентов парной регрессии является несмещённым, если: математические ожидания остатков =0.
Оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯
Оценки параметров регрессии являются несмещенными, если Математическое ожидание остатков равно 0
Оценки парной регрессии явл. эффективными, если: оценка обладают наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
При наличии гетероскедастичности следует применять: – обобщённый МНК
При проверке значимости одновременно всех параметров регрессии используется: F-тест.
Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости применим после ее приведения
Применим ли метод наименьших квадратов(МНК) для расчёта параметров нелинейных моделей? применим после её специального приведения к линейному виду
С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициента регрессии T стьюдента
С увеличением числа объясняющих переменных скоррестированный коэффициент детерминации: – увеличивается.
Связь между индексом множественной детерминации R² и скорректированным индексом множественной детерминации Ȓ² есть
Скорректиров. коэф. детерминации: – больше обычного коэф. детерминации
Стандартизованный коэффициент уравнения регрессии Ƀk показывает на сколько % изменится результирующий показатель у при изменении хi на 1%при неизмененном среднем уровне других факторов
Стандартный коэффициент уравнения регрессии: показывает на сколько 1 изменится y при изменении фактора xk на 1 при сохранении др.
Суть коэф. детерминации r 2 xy состоит в следующем: – характеризует долю дисперсии результативного признака y объясняем. регресс., в общей дисперсии результативного признака.
Табличные значения Фишера (F) зависят от доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда (от доверительной вероятности p и числа степеней свободы дисперсий f1 и f2)..
Уравнение в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, идентифицируемо если D+1=H
Уравнение в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, НЕидентифицируемо если D+1 H
Уравнение идентифицировано, если: – D+1=H
Уравнение неидентифицировано, если: – D+1 H
Фиктивные переменные – это: атрибутивные признаки (например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки;
Формула t= rxy….используется для проверки существенности коэффициента корреляции
Частный F-критерий: – оценивает значимость уравнения регрессии в целом
Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: m;
Что показывает коэффициент наклона – на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу,
Что показывает коэффициент. абсолютного роста на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу
Экзогенная переменная – это независимая переменная или фактор-Х.
Экзогенные переменные — это переменные, которые определяются вне системы и являются независимыми
Экзогенные переменные – это предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные (Эндогенные переменные), но не зависящие от них, обозначаются через х
Эластичность измеряется единица измерения фактора…показателя
Эндогенные переменные – это: зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе и которые обозначаются через у
Определения
T-отношение (t-критерий) — отношение оценки коэффициента, полученной с помощью МНК, к величине стандартной ошибки оцениваемой величины.
Аддитивная модель временного ряда – это модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент.
Критерий Фишера — способ статистической проверки значимости уравнения регрессии, при котором расчетное (фактическое) значение F-отношения сравнивается с его критическим (теоретическим) значением.
Линейная регрессия — это связь (регрессия), которая представлена уравнением прямой линии и выражает простейшую линейную зависимость.
Метод инструментальных переменных — это разновидность МНК. Используется для оценки параметров моделей, описываемых несколькими уравнениями. Главное свойство — частичная замена непригодной объясняющей переменной на такую переменную, которая некоррелированна со случайным членом. Эта замещающая переменная называется инструментальной и приводит к получению состоятельных оценок параметров.
Метод наименьших квадратов (МНК) — способ приближенного нахождения (оценивания) неизвестных коэффициентов (параметров) регрессии. Этот метод основан на требовании минимизации суммы квадратов отклонений значений результата, рассчитанных по уравнению регрессии, и истинных (наблюденных) значений результата.
Множественная линейная регрессия — это множественная регрессия, представляющая линейную связь по каждому фактору.
Множественная регрессия — регрессия с двумя и более факторными переменными.
Модель идентифицируемая — модель, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются по коэффициентам приведенной формы модели.
Модель рекурсивных уравнений — модель, которая содержит зависимые переменные (результативные) одних уравнений в роли фактора, оказываясь в правой части других уравнений.
Мультипликативная модель – модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент.
Несмещенная оценка — оценка, среднее которой равно самой оцениваемой величине.
Нулевая гипотеза — предположение о том, что результат не зависит от фактора (коэффициент регрессии равен нулю).
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) — метод, который не требует постоянства дисперсии (гомоскедастичности) остатков, но предполагает пропорциональность остатков общему множителю (дисперсии). Таким образом, это взвешенный МНК.
Объясненная дисперсия — показатель вариации результата, обусловленной регрессией.
Объясняемая (результативная) переменная — переменная, которая статистически зависит от факторной переменной, или объясняющей (регрессора).
Остаточная дисперсия — необъясненная дисперсия, которая показывает вариацию результата под влиянием всех прочих факторов, неучтенных регрессией.
Предопределенные переменные — это экзогенные переменные системы и лаговые эндогенные переменные системы.
Приведенная форма системы — форма, которая, в отличие от структурной, уже содержит одни только линейно зависящие от экзогенных переменных эндогенные переменные. Внешне ничем не отличается от системы независимых уравнений.
Расчетное значение F-отношения — значение, которое получают делением объясненной дисперсии на 1 степень свободы на остаточную дисперсию на 1 степень свободы.
Регрессия (зависимость) — это усредненная (сглаженная), т.е. свободная от случайных мелкомасштабных колебаний (флуктуаций), квазидетерминированная связь между объясняемой переменной (переменными) и объясняющей переменной (переменными). Эта связь выражается формулами, которые характеризуют функциональную зависимость и не содержат явно стохастических (случайных) переменных, которые свое влияние теперь оказывают как результирующее воздействие, принимающее вид чисто функциональной зависимости.
Регрессор (объясняющая переменная, факторная переменная) — это независимая переменная, статистически связанная с результирующей переменной. Характер этой связи и влияние изменения (вариации) регрессора на результат исследуются в эконометрике.
Система взаимосвязанных уравнений — это система одновременных или взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же переменные выступают одновременно как зависимые в одних уравнениях и в то же время независимые в других. Это структурная форма системы уравнений. К ней неприменим МНК.
Система внешне не связанных между собой уравнений — система, которая характеризуется наличием одних только корреляций между остатками (ошибками) в разных уравнениях системы.
Случайный остаток (отклонение) — это чисто случайный процесс в виде мелкомасштабных колебаний, не содержащий уже детерминированной компоненты, которая имеется в регрессии.
Состоятельные оценки — оценки, которые позволяют эффективно применять доверительные интервалы, когда вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра становится близка к 1, а точность самих оценок увеличивается с ростом объема выборки.
Спецификация модели — определение существенных факторов и выявление мультиколлинеарности.
Стандартная ошибка — среднеквадратичное (стандартное) отклонение. Оно связано со средней ошибкой и коэффициентом доверия.
Степени свободы — это величины, характеризующие число независимых параметров и необходимые для нахождения по таблицам распределений их критических значений.
Тренд — основная тенденция развития, плавная устойчивая закономерность изменения уровней ряда.
Уровень значимости — величина, показывающая, какова вероятность ошибочного вывода при проверке статистической гипотезы по статистическому критерию.
Фиктивные переменные — это переменные, которые отражают сезонные компоненты ряда для какого-либо одного периода.
Эконометрическая модель — это уравнение или система уравнений, особым образом представляющие зависимость (зависимости) между результатом и факторами. В основе эконометрической модели лежит разбиение сложной и малопонятной зависимости между результатом и факторами на сумму двух следующих компонентов: регрессию (регрессионная компонента) и случайный (флуктуационный) остаток. Другой класс эконометрических моделей образует временные ряды.
Эффективность оценки — это свойство оценки обладать наименьшей дисперсией из всех возможных.