фиктивные переменные

PPT 19 стр. 315,0 КБ Бесплатная загрузка

19 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 315,0 КБ

Тип файла PPT

Страницы 19

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 19

математические модели экономических задач фиктивные переменные план: введение основная модель корреляционный анализ регрессионный анализ в качестве основной модели воспользуемся уравнением линейной множественной регрессии у = ь0 + ь1х1 + ь2х 2 + ••• + bnxn где у - результативная переменная, xt - факторы. в нашем случае результативной, т.е. моделируемой переменной будет рыночная стоимость автомобиля, измерять ее будем в денежных единицах. количество факторов и их набор будем определять в ходе исследования. сначала на основе качественных рассуждений необходимо сформировать список всех факторов, которые влияют на результативную переменную - стоимость автомобиля. затем методами корреляционного анализа выделить те, которые статистически значимо влияют на моделируемую переменную параметры автомобиля в качестве источника информации воспользуемся рыночной информацией - объявлениями о продаже автомобилей. в них учитывается следующая информация: год выпуска автомобиля; пробег, км; тип кузова (седан, хетчбэк, универсал и т.д.); коробка передач (автомат, механика); объем двигателя, л; тип двигателя (бензиновый, дизельный, гибридный); привод (передний, задний, полный); руль (левый, …

2 / 19

нный анализ - рассчитаем матрицу коэффициентов парной корреляции цена возраст пробег цена 1 возраст -0,73669342 1 пробег -0,39680497 0,093565312 1 получили, что коэффициент линейной парной корреляции между результативной переменной - ценой и первым фактором – возрастом машины ryx1 = —0,74. это говорит о том, что между ценой и возрастом высокая и обратная связь. наличие обратной связи говорит о том, что с увеличением возраста машины, ее стоимость снижается и этот вывод соответствует общепринятым представлениям коэффициент линейной парной корреляции между результативной переменной - ценой и вторым фактором - пробегом ryx2 = —0,40. это говорит о том, что между ценой и пробегом связь умеренная и обратная. наличие обратной связи говорит о том, что с увеличением пробега стоимость машины снижается, это тоже соответствует здравому смыслу. стоит сказать, что связь возраста с ценой сильнее, чем связь пробега с ценой. но наличие умеренной корреляции дает нам хороший повод включить фактор х2 в модель коэффициент линейной межфакторной …

3 / 19

в шкале наименований и принимает два значения - «механика» и «автомат». можно дать этим позициям числовые имена: 1 и 0. дискретные независимые переменные включаются в регрессионную модель с помощью, так называемых, фиктивных переменных. количество фиктивных переменных на единицу меньше количества значений, которые принимает качественный фактор таким образом, включение качественного фактора «тип коробки передач» повышает точность модели, позволяет дать полезную качественную интерпретацию коэффициенту регрессии при фиктивной переменной благодарю за внимание!  + 998 71 237 1948  smirzaev@tiiame.uz а в с d е f g 1 |вывод итогов 1 2 3 регрессионная статистика 4 множественный r 0,806950627 5 r-квадрат 0,651169315 б нормированный r-квадрат 0,636325456 7 стандартная ошибка 36,28327264 8 наблюдения 50 э 10 11 12 дисперсионный анализ df ss ms f значимость f регрессия 2 115502,134 57751,06698 43,8679266 1,78421е-11 13 остаток 47 61874,36605 1316,475873 14 15 14 17 итого 49 177376,5 коэффициенты стандартная ошибка t-статистика р-значение нижние 95% верхние 95% y-пересечение …

4 / 19

2 -0,659928225 од72873937 -3,8173957 0,000401436 -1,007905407 -0,311951043 20 переменная x 3 -19,45752728 10,96419753 -1,774642169 0,082574819 -41,52731189 2,612257325 1 а в с d е f g 1 |вывод итогов 1 2 3 регрессионная статистика 4 множественный r 0,806950627 5 r-квадрат 0,651169315 б нормированный r-квадрат 0,636325456 7 стандартная ошибка 36,28327264 8 наблюдения 50 э 10 11 12 дисперсионный анализ df ss ms f значимость f регрессия 2 115502,134 57751,06698 43,8679266 1,78421е-11 13 остаток 47 61874,36605 1316,475873 14 15 14 17 итого 49 177376,5 коэффициенты стандартная ошибка t-статистика р-значение нижние 95% верхние 95% y-пересечение 464,3769493 25,09884895 18,50192215 3,25366е-23 413,8845789 514,8693197 1s переменная x 1 -16,73067185 2,051320749 -8,156048663 1,49134е-10 -20,85739684 -12,60394686 19 переменная x 2 -0,674960212 0,17657026 -3,822615504 0,000387393 -1,030173752 -0,319746673 2 1 67 , 0 73 , 16 38 , 464 x x y - - = а в с d е f g 1 |вывод итогов 1 2 3 регрессионная статистика 4 …

5 / 19

Хотите читать дальше?

Скачайте все 19 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "фиктивные переменные"

математические модели экономических задач фиктивные переменные план: введение основная модель корреляционный анализ регрессионный анализ в качестве основной модели воспользуемся уравнением линейной множественной регрессии у = ь0 + ь1х1 + ь2х 2 + ••• + bnxn где у - результативная переменная, xt - факторы. в нашем случае результативной, т.е. моделируемой переменной будет рыночная стоимость автомобиля, измерять ее будем в денежных единицах. количество факторов и их набор будем определять в ходе исследования. сначала на основе качественных рассуждений необходимо сформировать список всех факторов, которые влияют на результативную переменную - стоимость автомобиля. затем методами корреляционного анализа выделить те, которые статистически значимо влияют на моделируемую переменную параметры автомо...

Этот файл содержит 19 стр. в формате PPT (315,0 КБ). Чтобы скачать "фиктивные переменные", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: фиктивные переменные PPT 19 стр. Бесплатная загрузка Telegram