18.Оценка параметров.

Для оценки параметров множественной регрессии используется МНК.

• Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов (МНК). При этом нелинейные функции приводятся к линейному виду по параметрам.

Пример:

участок	Потребление электроэнергии тыс. кВт/час	Объем производства продукции А, тыс. ед.	Объем производства продукции В, тыс.ед.
	y	X1	X2
1	12	2	3
2	14	4	2
3	11	3	1
4	15	5	3
5	14	2	2
6	6	2	1

№	Y	X1	X2	Yx1	Yx2	X1^2	X2^2	X1x2	Y^2
1
2
3
4
5
6
Итого	72	18	12	228	154	62	28	38	918
средняя	12	3	2	38	25,67	10,33	4,67	6,33	153

Рассчитаем определитель системы:

Частные определители:

А=

Запишем уравнение:

20.Показатели силы связи:

1. Абсолютные показатели (показывают на сколько единиц в среднем изменяется результативный признак при изменении рассматриваемого фактора на 1 единицу при условии, что остальные факторы зафиксированы на среднем уровне и не меняются)

В линейном уравнении параметры b1, b2 и т.д. – коэффициенты условной чистой регрессии/ абсолютные показатели силы.

Пример: при увеличении производства А на 1000 ед. потребление электроэнергии увеличивается на 1тыс. кВт/час, при условии, что производство В зафиксировано.

Факторы нельзя сравнивать при помощи параметров b1 и b2. Для сравнительного анализа используются относительные показатели силы связи.

2. Относительные показатели

• Стандартизованные коэффициенты регрессии (бета)

• Частные коэффициенты эластичности