внянь Набуда вигляд.
В
(1.5 3)
............................................................,
В
Если врахуваті, что , то система нормальних рівнянь для стандартізованої множінної лінійної регресії запишеться у вігляді.
,
, (1.5 4)
.....................................,
.
Если для розв'язування системи нормальної рівнянь застосуваті правило Крамера, то для ОЦІНКИ стандартизованность параметра отрімаємо формулу.
. (1.5 5)
Аналогічно находится оцінка для i-го стандартизованность коефіцієнта регресії.
. (1.5 6)
Звідки легко отріматі зв'язок между стандартизованность оцінкамі параметрів и параметрів регресії.
Если відома оцінка параметра регресії, то для Отримання стандартізованої ОЦІНКИ параметра фактора звітність, помножіті цею параметр на середньоквадратічне відхілення цього фактора и поділіті на середньоквадратічне відхілення сертифіката №. Стандартізовані параметрів - безрозмірні величину. Завдяк того что ВСІ стандартізовані факторі и Показник безрозмірні величини, КОЕФІЦІЄНТИ лінійної регресії в стандартизованому масштабі показують порівняльній внесок шкірного Із факторів у Показник.
Зміна фактора на середньоквадратічне відхілення вікліче зміну сертифіката № на одиниць середньоквадратічніх відхілень сертифіката № при незмінніх значень других факторів.
Другий метод одержании оцінок параметрів лінійної регресії в стандартизованность масштабі. Если розглядаті множини регресію в n-мірному просторі, то вона проходити через n-мірну точку з координатами середніх статистичних значень факторів и сертифіката №.
. (1.5 7)
Розділімо рівняння (1.5 7) на . и Кожний з доданків помножімо и розділімо відповідно на, и тоді рівняння буде мати вигляд:
. (1.5 8)
ВРАХОВУЮЧИ відношення между стандартизованность величинами и параметрами, запішемо в стандартизованность масштабі лінійну множини регресію у вігляді. [18]
. (1.5 9)
1.4.2 множини нелінійна регресія
Найбільш досконалою и вивченості среди усіх багатовімірніх регресивності моделей є лінійна. Лише деякі Природні та економічні Процеси можна моделюваті помощью лінійної МОДЕЛІ. ее вибір поклади від процеса и трівалості спостереження за ним. Деякі Процеси при нетрівалому спостереженні за ними можна з ПЄВНЄВ набліженням моделюваті помощью лінійної багатофакторної МОДЕЛІ. Для полного Опису процеса, Як правило, звітність, використовуват нелінійні регресійні залежності.
У економіці для Деяк процесів Такі залежності відомі. Як приклад можна назваті виробничу функцію Кобба-Дугласа.
Використання ЕОМ Дає змогу по-новому підійті до Вивчення процесів, что залежався від багатьох факторів. Як и для парного регресійного аналізу, для багатофакторного регресійного аналізу можна...
