21. Коэф частной корреляции техника их расчета в двухфакторной моделе.

частный коэф множественной корреляции

В двух факторной моделе:

С увеличением числа независ переменных в моделе усложняются ф-лы частных коэф корреляции. Частные коэф множественной корреляции необходимы при отборе ф-в, включенных в модель множественных связей. При сопоставлении частных коэф отбираются ф-ры с наиболее знач. коэф.

22. Оценка значимости уравнения множественной регрессии.

23. Проблемы мультиколлениарности ф-в.

П од мультиколлениарностью понимают взаимосвязь независимых переменных. Мат. аппарат, используемый при анализе связей, сформирован предположением изолированного воздействия каждой независимой переменной на следствие у. данная проблема решается сл. образом: 1. Необходимо изменить степень связи независимых переменных и сделать вывод о допустимости или неприемлемости такой степенной зависимости. 2. При построении модели примем решение о том какие независимые переменные можно включить в модель. 2 типа связи м/у независимыми переменными: функциональные(возникают при включении в модель кот обр тождество х1+х2=х5(потребление+накопление=доходы)) и стакостические(нет твердых числовых пропорций, но имеется тенденция увеличения). Если независ переменные обр тождество, то в модель надо включать только итоговый показатель, тем самым будет устранена мультиколлениарность. При стакостической связи необходимо оценить масштабы этой связи. Предварительно надо ориентироваться на некоторые признаки: 1. Знак при коэф регрессии b не соотв теории этих связей. 2. Небольшое изменение числа наблюдений приводит к значительному изменению параметров модели. 3. Параметры регрессии незначимы из-за больших ошибок параметра. Методы числового измерения мультиколлениарности: 1. Постороение матрицы парных лин коэф корреляции. Связь м/у объясняющей и зависимой переменной, д.б. сильнее чем связь объясняющих переменных м/у собой. Данное правило основано на сл. теор. положении: если полностью мультиколлинеарность устранить невозможно, то достаточным условием включения явл более сильная зависимость м/у Х и У, чем связи Х-ов м/у собой. Это означает, что не произойдет принципиальных искажений параметров модели.

24. Неколичественные модели в эконометрических моделях.

При построении моделей множ связей могут встретиться переменные, кот оказывают очень сильное влияние на следствие, но не имеют числового выражения, возникают противоречия: без данной качественной переменной модель будет несовершенной, а с др стороны без числовой формы переменную нельзя включить в модель, если независ переменная даже не поддается ранжированию, то можно ей придать форму т.н. фиктивной(структурной) переменной. Для этого все знач кач переменной подразделяются на 2 группы по принципу макс различия этих 2 групп, и этим группам условно придаются занчения 0 и 1, также фиктивные переменные м.б. включены в модель.

Использование кач переменной при построении моделей множ связей. Анализ может понадобиться для устранения однородности используемых наблюдений. Модель может оказаться некачественной из-за разнородности наблюдений по которым она построена. В этом случае надо произвести топологическую группировку, в основе кот м.б. как количественные так и качественные признаки.