Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров методом наименьших квадратов. (Решение → 17575)

Заказ №39166

Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров методом наименьших квадратов. Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида

Ответ:

Уравнение вида ˆ x y a bx   позволяет по заданным значениям фактора x находить теоретические значения результативного признака, подставляя в него фактические значения фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров – a и b. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров a и b, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака y от теоретических ˆ x y минимальна:

Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров методом наименьших квадратов.