Винаги трябва да бъдат изключени от уравнението незначителни променливи, така че защо или защо не

Променливата може да бъде от съществено значение, но от съществено значение за определен модел. След това тя не може да се изключи. Изключение незначителен променлива може да доведе до промяна в коефициентите на други променливи в модела.

203. Как оценявате значимостта на приноса на една променлива, която е включена в модела на регресия (което трябва да знаете две методи, базирани съответно на използването на т-теста и F-тест)?

Значение включва променливи измерени от Т-статистика съответните коефициент. (Тест Т е подходящо само за оценка на включването на един фактор).

Еквивалентно метод - използването на тест F-. Еквивалентността предполага двупосочна алтернатива на Т-тест на.

F-тест (универсален метод, приложим за включването на всеки няколко фактора)

SO: Т-статистика на променлива изпълнява 2 функции

1) показва коефициента на значимост

2) той показва там не е препоръчително да го изключи от уравнението

Тъй като т-Stat самостоятелно, тези функции са същите: Ако променливата е значителен, е препоръчително да се остави в уравнението (като цяло).

Как оценявате значимостта на приноса на няколко променливи едновременно,

Включено в регресионния модел?

Значението на групи от променливи, не означава, значението на всяко от изброените

Значението на групата включва променливи измерени чрез F-тест

Каква е връзката между значението на приноса на групата включват приноса на отделните променливи и всяка една от променливите, които да бъдат включени?

Значението на групи от променливи, не означава, значението на всяка от променливите.

Кои са основните критерии за включване в регресионния модел на новата променлива?

Причини да се замислят за необходимостта от включване на нова променлива (фантазия по темата).

1. Изрично подценяване / надценяване вече е активирана променлива.

Основните критерии за включване в регресионния модел на новата променлива:

1. Ролята на променливата в уравнението на базата на твърди теоретични съображения

2. Високи стойности на Т-статистика

3. коригирани за определяне на коефициент се увеличава, когато променливата

4. Други фактори, които изпитват за значителна промяна в новата променлива

Какви са правилата за изключване на незначителен променлива в уравнението на регресия?

Изключение променлива означава, че влиянието си върху новата регресия се извършва чрез случаен план. В този случай, опасност възниква значение на модела като цяло, което означава, теоретични останалите променливи коефициент на знаците. Ето защо, за изключване на незначителен променлива препоръчително, ако:

1) Не може да има прогнози за пристрастност

2) Оценките на коефициентите и моделът не включва незначителен променлива значителен.

3) Значително променлива не трябва да се изключи (значителен - значително въз основа на теорията)

4) Оценките на коефициентите на променливите след елиминиране на стабилен (леко модифицирани).

Какви са основните процедурата за търсене на спецификацията на регресия уравнение? Какви са сравнителните предимства и недостатъци на тези процедури?

1. Сериен нарастващо търсене

2. Сериен низходящ Търсене

И двете процедури водят до сериозни грешки и автоматично прилагане трябва да се избягва или рязко ограничи обхвата на търсенето.

Как включването на променливата в уравнението на множествена регресия

коефициентът на определяне R 2?

При включване на всяка променлива тя никога не намалява, а обикновено расте.

210. Как включването на променливата в уравнението на множествена регресия регулира коефициент на решителност?

Добавяне на нова променлива, регресия ще се увеличи, ако и само ако съответните Т статистиката по-голямо от 1 (или по-малко от 1). Затова растеж при добавяне на нова променлива не означава непременно, че нейният коефициент на значително по-различно от нула.

Как включването на променливата в уравнението на множествена регресия