, визначаючи специфічні та індивідуальні особливості кожного об'єкта дослідження. Однак при невеликій взаємозв'язку між змінними, якщо стандартизувати змінні та розрахувати рівняння регресії для стандартизованих змінних, то оцінки коефіцієнтів регресії дозволять по їх абсолютній величині судити про те, який аргумент в більшій мірі впливає на функцію. Стандартизація змінних. Бета коефіцієнти. Коефіцієнти в останньому рівнянні отримані при однакових масштабах зміни всіх змінних і порівняти. У разі взаємозв'язку між аргументами в правій частині рівняння можуть відбуватися дивні речі. Надійність і значимість коефіцієнта регресії. Тут позначений коефіцієнт детермінації, одержуваний при побудові рівняння регресії, в якому в якості залежної змінної взято іншу змінна. З виразу бачимо, що величина коефіцієнта тим нестійкіше, чим сильніше змінна пов'язана з іншими змінними. Ця статистика має розподіл Стьюдента. У видачі пакета друкується спостережувана її двостороння значимість - ймовірність випадково при нульовому регресійному коефіцієнті отримати значення статистики, більша за абсолютною величиною, ніж вибіркове. Значимість включення змінної у регресію. При послідовному підборі змінних передбачена автоматизація, заснована на значимості включення і виключення змінних.
Взаємодія головних і другорядних факторів і визначає колеблемость досліджуваного процесу. У цій взаємодії синтезується як необхідна, типове, визначальне закономірність досліджуваного явища, так і випадкове, характеризує відхилення від цієї закономірності. Випадкові відхилення неминуче супроводжують кожному закономірного явища. За це іноді залежну змінну називають відгуком. Теорія регресійних рівнянь з випадковими незалежними змінними складніше, але відомо, що, при великій кількості спостережень, використання методу розробленого коректно. Для отримання оцінок коефіцієнтів регресії мінімізується сума квадратів помилок регресії. У пакеті обчислюються статистики, що дозволяють вирішити ці завдання. Чи існує лінійна регресійна залежність? Для перевірки одночасного відмінності всіх коефіцієнтів регресії від нуля проведемо аналіз квадратичного розкиду значень залежною змінною щодо середнього. Його можна розкласти на дві суми наступним чином. Статистика в умовах гіпотези рівності нулю регресійних коефіцієнтів має розподіл Фішера і, природно, за цією статистикою перевіряють, є Чи коефіцієнти одночасно нульовими. Коефіцієнти детермінації і множинної кореляції. При порівнянні якості регресії, оціненої за різними залежним змінним, корисно дослідити частки поясненої і непоясненної дисперсії. Корінь з коефіцієнта детермінації називається коефіцієнтом кореляції. Слід мати на увазі, що є зміщеною оцінкою. Абсолютні значення коефіцієнтів не дозволяють зробити такий висновок.
Для достовірного відображення об'єктивно існуючих в економіці процесів необхідно виявити істотні взаємозв'язки і не тільки виявити, а й дати їм кількісну оцінку. Цей підх...
