Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
Тип файла:
ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:
18 слайдов
Для класса:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:
305.50 kB
Просмотров:
87
Скачиваний:
0
Автор:
неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд![Множественная линейная](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img0.jpg)
Содержание слайда: Множественная линейная регрессионная модель
№2 слайд![Темы лекции Множественная](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img1.jpg)
Содержание слайда: Темы лекции
Множественная линейная регрессионная модель
Метод наименьших квадратов оценки коэффициентов МЛРМ.
Матричное выражение МНК-оценок коэффициентов МЛРМ.
№3 слайд![Множественные регрессионные](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img2.jpg)
Содержание слайда: Множественные регрессионные модели
Независимая переменная Y характеризует состояние или поведение экономического объекта. Набор переменных X1,…,Xk характеризуют этот экономический объект качественно или количественно.
№4 слайд![МЛРМ](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img3.jpg)
№5 слайд![](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img4.jpg)
№6 слайд![Матричная форма записи МЛРМ](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img5.jpg)
Содержание слайда: Матричная форма записи МЛРМ
№7 слайд![Векторная форма записи МЛРМ](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img6.jpg)
Содержание слайда: Векторная форма записи МЛРМ
№8 слайд![Метод наименьших квадратов](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img7.jpg)
Содержание слайда: Метод наименьших квадратов
Среди всех возможных гиперплоскостей выбираем ту, для которой сумма квадратов остатков минимальна
№9 слайд![Что будем минимизировать](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img8.jpg)
Содержание слайда: Что будем минимизировать
№10 слайд![Минимизация](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img9.jpg)
Содержание слайда: Минимизация
№11 слайд![Система нормальных уравнений](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img10.jpg)
Содержание слайда: Система нормальных уравнений
№12 слайд![Система в матричном виде](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img11.jpg)
Содержание слайда: Система в матричном виде
№13 слайд![Итог МНК оценки коэффициентов](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img12.jpg)
Содержание слайда: Итог
МНК оценки коэффициентов МЛРМ
№14 слайд![Полная мультиколлинеарность](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img13.jpg)
Содержание слайда: Полная мультиколлинеарность
Коэффициенты по методу наименьших квадратов существуют не всегда, а только в том случае, когда определитель матрицы (X’X) отличен от нуля.
Определитель будет равен нулю в случае, если столбцы матрицы X линейно зависимы. Такое может произойти, если между независимыми переменными существует точное линейное соотношение.
№15 слайд![Пример](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img14.jpg)
Содержание слайда: Пример
№16 слайд![Устранение полной](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img15.jpg)
Содержание слайда: Устранение полной мультиколлинеарности
Случай полной мультиколлинеарности отследить легко, поскольку в этом случае невозможно построить оценки по методу наименьших квадратов. Если в модели присутствует полная мультиколлинеарность, следует удалить из регрессионного уравнения одну из переменных, которые входят в линейное соотношение.
№17 слайд![DUMMY TRAP Дамми-переменная](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img16.jpg)
Содержание слайда: DUMMY TRAP
Дамми-переменная – переменная, принимающая только два значения: 0 и 1.
С помощью таких переменных учитывается влияние качественных переменных, принимающих несколько значений.
№18 слайд![Вопросы для самопроверки](/documents_6/663f3e08f9f79df8d9f7ada0f903cc23/img17.jpg)
Содержание слайда: Вопросы для самопроверки
Система нормальных уравнений для нахождения коэффициентов по МНК.
В каком случае линии регрессии по методу наименьших квадратов не существует
Приведите примет модели, в которой присутствует полная мультиколлинеарность.
Укажите размерности матриц, участвующих в формуле МНК-коэффициентов.
.Как устранить проблему полной мультиколлинеарности.
Выведите систему нормальных уравнений.
Выведите матричную формулу МНК коэффициентов.
Приведите пример ситуации, когда линейной зависимости между объясняющими переменными нет, а коэффииценты МЛРМ не существуют.
Как влияют выбросы на результаты оценивания.
Как исследовать устойчивость результатов оценивания.