ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
84
регрессора: H
0
(j)
:
β
j
= 0, то есть предположение о том, что регрессор X
j
статистически незначим. Используется статистика Стьюдента
где s
j
- среднеквадратическое отклонение параметра
β
j
, которое можно найти по
формуле:
где c
jj
-диагональные элементы матрицы (Х
Т
Х)
-1
. Найденное значение
сравнивается с квантилью t
1-α/2
(n – k). Если какой-либо из параметров оказался
незначимым, соответствующий регрессор x
j
из модели исключается.
Для новой модели заново выполняют все расчеты и сопоставляют ее
точность с исходной моделью. Такой подход к поиску оптимальной
регрессионной модели называется структурной идентификацией.
Кроме того, можно оценить степень важности каждого
регрессора путем
анализа частных коэффициентов корреляции и таким образом проранжировать
регрессоры по степени их важности для модели.
В частном случае двух
регрессоров
если не предполагается использование ЭВМ, удобнее провести расчет в такой
последовательности. Найдем суммы
.
, (5.19)
, (5.20)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- …
- следующая ›
- последняя »
