Составители:
Рубрика:
31
Уравнения множественной регрессии могут включать в качестве
независимых переменных качественные признаки (например, про#
фессию, пол, образование, климатические условия, отдельные реги#
оны и т. д.). Чтобы ввести такие переменные в регрессионную мо#
дель, их необходимо упорядочить и присвоить им те или иные значе#
ния, т. е. качественные переменные преобразовать в количественные.
Такие переменные в эконометрике принято называть фиктивными
переменными. Например: 1 – мужской пол, 0 – женский.
Коэффициент регрессии при фиктивной переменной интерпрети#
руется как среднее изменение зависимой переменной при переходе от
одной категории (женский пол) к другой (мужской пол) при неизмен#
ных значениях остальных параметров. На основе t#критерия Стью#
дента делается вывод о значимости влияния фиктивной переменной,
существенности расхождения между категориями.
2.2. Решение типовых задач
Задача 2.1. Зависимость спроса на компьютеры x
1
от цены на них
x
2
и от цены на ноутбуки x
3
представлена уравнением:
=− +
123
lg 0,1274 0,2245lg 2,8557lg .xxx
Требуется:
– представить данное уравнение в естественной форме (не в лога#
рифмах);
– оценить значимость параметров данного уравнения, если извес#
тно, что t#критерий для параметра b
2
при x
2
составил 0,8, а для пара#
метра b
3
при x
3
– 1,1.
Решение.
Представленное степенное уравнение множественной регрессии
приводим к естественной форме путем потенцирования обеих частей
уравнения:
−
=
=
0,1274 0,2245 2,8557
123
2,8557
13
0,2245
2
10 ;
1
1,3409 .
xxx
xx
x
Значения коэффициентов регрессии b
1
и b
2
в степенной функции
равны коэффициентам эластичности результата x
1
от x
2
и x
3
.
=−
12
0,2245%;
xx
Э =
13
2,8557%.
xx
Э
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- …
- следующая ›
- последняя »
