- •47.Исключение тенденции на основе метода последовательных разностей
- •48.Исключение тенденции на основе включения в модель регрессии по временным рядам фактора времени
- •49.Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества уравнений, построенных по временным рядам.
- •50.Обобщенный метода наименьших квадратов (омнк) при построении модели регрессии по временным рядам.
- •52.Модели с лаговыми переменными (виды моделей, выбор величины лага и количества лагов, взаимная корреляционная функция)
- •53.Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.
- •54. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.
- •55.Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний
55.Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний
Фиктивные переменные(dummy variables) –это переменные, принимающие два значения – единица и ноль.
Общий вид уравнения:
Для домов, не имеющих камина:
, поскольку Z=0
Для домов, имеющих камин:
, поскольку Z=1
Интерпретация коэффициентов регрессии в данной модели:
1.Увеличение жилой площади на 1000 кв.футов приводит к увеличению предсказанной средней оценочной стоимости на 16,186 тыс.долл. при условии, что фиктивная переменная (наличие камина) имеет постоянное значение.
2.Если жилая площадь постоянна, наличие камина увеличивает среднюю оценочную стоимость дома на 3,853 тыс.долл.
Можно также построить модель только на фиктивных переменных:
-Параметр представляет собой среднее значение результативного признака при
-Параметр b1 и b2 характеризует разность средних уравнений результативного признака для группы 1 и базовой группы 0
-Параметр b2 характеризует разность средних уравнений результативного признака для группы 2 и базовой группы 0
Фиктивная переменная может быть использована в качестве рез-го признака :
Обычным МНК нельзя оценить пар-р этой модели.