Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 30 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

30
2 2
.
Y
X
(2.2.7)
В случае многомерного нормального распределения функ-
ция регрессии
1
( )
s
iY YY
Y Y i i
i
m m X m
X (2.2.8)
распределена по нормальному же закону, причем, согласно (А.16)
2
1
YY
Y
X
. Следовательно, корреляционное отношение
2
2 2
( )
2 2
2 2
1 1 .
y
m
Y Y
Y Y
Y Y
X
X
X
(2.2.9)
Корреляционное отношение является характеристикой каче-
ства прогноза. Если ошибка
*
близка к нулю, то
2
Y
X
близко к 1.
И, наоборот, если остаточная сумма квадратов
2
Y
X
близка к дис-
персии
2
Y
, то качество прогноза низкое и корреляционное отно-
шение близко к нулю.
2.3 Прикладной регрессионный анализ. Линейные
модели
Изложенная в предыдущем разделе теория, к сожалению,
далеко не всегда может пригодиться при решении практических
задач. Дело в том, что функцию регрессии (2.2.1) можно найти,
если известно совместное распределение
и
Y
X
. Но такой ин-
формации обычно у исследователя нет, а имеются только наблю-
денные значения регрессоров
1
, ,
T
s
X X
X
и отклика
Y
:
, ( 1, , )
i i
Y i n
X
.
Эта совокупность является выборкой. Чтобы избежать в
дальнейшем ошибок и непонимания, приведем толкование этого

Страницы