Вопросы и упражнения для самопроверки

1. Какова общая структура модели множественной линейной регрессии?

2. Опишите алгоритм определения коэффициентов множественной линейной регрессии (параметров модели) по МНК в матричной форме.

3. Как определяется статистическая значимость коэффициентов регрессии?

4. В чем суть скорректированного коэффициента детерминации и его отличие от обычного R²?

5. Как используется F-статистика во множественном регрессионном анализе?

6. Вычислите величину стандартной ошибки регрессионной модели со свободным членом и без него, если n = 30; m = 3.

7. На основе n = 30 наблюдений оценена модель с тремя объясняющими переменными. Получены следующие результаты:

Стандартные ошибки (2,5) (1,6) (2,8) (0,07)

t-значения ( ) ( ) ( ) ( )

Проведите необходимые расчеты и занесите данные в скобки. Сделайте выводы о существенности коэффициентов регрессии на уровне значимости  =0,05.

8. Имеются данные о ставках месячных доходов по трем акциям за шестимесячный период:

Акция	Доходы по месяцам, %
А	5,4	5,3	4,9	4,9	5,4	6,0
В	6,3	6,2	6,1	5,8	5,7	5,7
С	9,2	9,2	9,1	9,0	8,7	8,6

Есть основания предполагать, что доходы по акции С(Y) зависят от доходов по акциям А(X₁) и В(X₂). Необходимо:

а) составить уравнение регрессии Y по X₁ и X₂ с использованием МНК (указание: для удобства вычислений сумм первых степеней, квадратов и попарных произведений переменных составьте вспомогательную таблицу);

б) найти множественный коэффициент детерминации R² и оценить общее качество построенной модели;

в) проверить значимость полученного уравнения регрессионной модели на уровне  = 0,05.

9. Объясните суть матрицы ковариаций случайных отклонений.

10. Дайте определение и объясните смысл мультиколлинеарности факторов-аргументов.

11. Каковы основные последствия мультиколлинеарности?

12. Какие вы знаете способы обнаружения мультиколлинеарности?

13. Как оценивается степень коррелированности между двумя объясняющими переменными?

14. Перечислите основные методы устранения мультиколлинеарности.

15. В чем заключается сущность факторного анализа?

16. Как определяются парный и частный коэффициенты корреляции для независимых переменных.

17. Для модели с тремя независимыми переменными X₁, X₂, X₃ построенной по n = 50 наблюдениям, определена следующая корреляционная матрица:

Необходимо:

а) найти частные коэффициенты корреляции r_12.3, r_23.1, r_13.2;

б) определить, имеет ли место мультиколлинеарность для уравнения регрессии.

87