ід вимагає розкриття причинних залежностей. Під причинного залежністю розуміється такий зв'язок між процесами, коли зміна одного з них є наслідком зміни іншого. [4]
Чи не всі фактори, що впливають на економічні процеси, є випадковими величинами. Тому при аналізі економічних явищ звичайно розглядаються зв'язку між випадковими і невипадковими величинами. Такі зв'язки називаються регресійний, а метод математичної статистики, їх вивчає, називається регресійним аналізом. Розглянемо, що являє собою ця значимість. Позначимо коефіцієнт детермінації, отриманий при виключенні з правої частини рівняння змінної. При цьому ми отримаємо зменшення пояснене дисперсії, на величину. Для оцінки значущості включення змінної використовується статистика, що має розподіл Фішера при нульовому теоретичному прирості. Взагалі, якщо з рівняння регресії виключаються змінних, статистикою значущості виключення буде. Покрокова процедура побудови моделі. Основним критерієм відбору аргументів повинне бути якісне уявлення про фактори, впливають на залежну змінну, яку ми намагаємося змоделювати. Дуже добре реалізований процес побудови регресійної моделі: на машину перекладена значна частка труднощів у вирішенні цього завдання. Можливо побудова послідовне побудова моделі додаванням і видаленням блоків змінних. Але ми розглянемо тільки роботу з окремими змінними. За замовчуванням програма включає всі задані змінні. br/>
1. Основні поняття.
З метою математичного опису конкретного виду залежностей з використанням регресійного аналізу підбирають клас функцій, що пов'язують результативний показник y і аргументи x1, x2, ..., Xk, відбирають найбільш інформативні аргументи, обчислюють оцінки невідомих значень параметрів рівняння зв'язку та аналізують точність отриманого рівняння. [8]
Функція f (x1, x2, ..., хk), що описує залежність умовного середнього значення результативної ознаки у від заданих значень аргументів, називається функцією (Рівнянням) регресії. p> Термін "Регресія" (лат. - "regression" - відступ, повернення до чого-небудь) введений англійським психологом і антропологом Ф.Гальтпном і пов'язаний тільки зі специфікою одного з перших конкретних прикладів, у якому це поняття було використано.
Обробляючи статистичні дані в зв'язку з питанням про спадковість зростання, Ф.Гальтон знайшов, що якщо батьки відхиляються від середнього зросту всіх батьків на x дюймів, то їх сини відхиляються від середнього зросту всіх синів менше, ніж на x дюймів. Виявлена ​​тенденція була названа В«регресією до середнього стануВ». Завдання регресійного аналізу полягає в побудові моделі, що дозволяє за значеннями незалежних показників отримувати оцінки значень залежної змінної. Регресійний аналіз є основним засобом дослідження залежностей між соціально-економічними змінними. Це завдання ми розглянемо в рамках найпоширенішою у статистичних пакетах класичної моделі лінійної регресії. Специфіка соціологічних ...
