Модель множественной линейной регрессии презентация

МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

Пример: Множественная регрессия Мы хотим определить связь между потреблением, доходом семьи, финансовыми активами семьи и размером семьи. y – потребительские расходы. x1 – доход семьи x2 – финансовые активы семьи x3 – размер семьи

МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

Чтобы подобрать наилучшие Чтобы подобрать наилучшие

Пример оценки параметров в модели зависимости заработной платы от числа лет обучения и опыта работы

Условия Гаусса-Маркова для модели линейной множественной регрессии

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Интерпретация: коэффициент регрессии при переменной xi показывает на сколько единиц изменится переменная y при изменении переменной xi на 1 единицу, при условии постоянства других переменных:

Пример оценки параметров в модели зависимости заработной платы от числа лет обучения и опыта работы

Пример оценки параметров в модели зависимости заработной платы от числа лет обучения и опыта работы

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ При увеличении личного располагаемого дохода на 1 млрд. $ (при сохранении неизменной цены) расходы на питание увеличатся на 112 млн.$ При увеличении индекса цен на 1 процентный пункт (при сохранении постоянных доходов) расходы на питание сократятся на 739 млн.$ 116,7 не интерпретируется, т.к. x1 и x2 не могут быть равными 0.

При увеличении личного располагаемого дохода на 1 млрд. $ (при сохранении неизменной цены) расходы на питание увеличатся на 112 млн.$ При увеличении личного располагаемого дохода на 1 млрд. $ (при сохранении неизменной цены) расходы на питание увеличатся на 112 млн.$ При увеличении индекса цен на 1 процентный пункт (при сохранении постоянных доходов) расходы на питание сократятся на 739 млн.$ 116,7 не интерпретируется, т.к. x1 и x2 не могут быть равными 0.