Гипербола множественной регрессии - .

Гомоскедастичность — дисперсия каждого отклонения -одинакова для всех значений х, в противном случае имеет место гетероскадастичность.

Графический вид математической функции - базируется на поле корреляции

Двухшаговый МНК:1)составляется приведенная форма модели и определяются численные значения параметров каждого ее уравнения обычным МНК, 2)выявляются эндогенные переменные, находящиеся в правой части структурного уравнения, параметры которого определяются двухшаговым МНК, и находятся расчетные значения по соответствующим уравнениям приведенной формы модели, 3)обычным МНК определяются параметры структурного уравнения, используя в качестве исходных данных фактические значения предопределенных переменных и расчетные значения эндогенных переменных, стоящих в правой части структурного уравнения

Дисперсионный анализ предшествует оценке значимости уравнения регрессии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной у от среднего значения на две части – «объясненную» и «остаточную».

Согласно основной идее дисперсионного анализа, общая сумма квадратов отклонений переменной от среднего значения раскладывается на две части – «объясненную» и «необъясненную»:

,

где – общая сумма квадратов отклонений; – сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией (или факторная сумма квадратов отклонений); – остаточная сумма квадратов отклонений, характеризующая влияние неучтенных в модели факторов.

Дисперсия на одну степень свободы (приведение дисперсий к сравниваемому

Достаточное условие идентификации – определитель матрицы, составленный из коэффициентов при переменных, отсутствующих в исследуемых уравнениях, не равен нулю, и ранг этой матрицы не менее числа эндогенных переменных системы без единицы. Для решения идентифицируемого уравнения применяется косвенный МНК, для решения сверхидентифицируемого – двухшаговый МНК.

Интеркорреляция – зависимость между объясняющими переменными, может привести к нежелательным последствиям – систем анормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов корреляции.

Коррелограмма – график зависимости значений автокорреляционной функции временного ряда от величины лага (порядка коэффициента автокорреляции).

Косвенный МНК: 1)составляется приведенная форма модели и определяются численные значения параметров каждого ее уравнения обычным МНК, 2)путем алгебраических преобразований делается переход от приведенной формы к уравнениям структурной формы модели, получая тем самым численные оценки структурных параметров.

Коэффициент детерминации - показывает качество подбора функции и характеризует долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака.

Коэффициент регрессии b – показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.