Agar ishonch oralig’i
chegarasiga nol tushib qolsa, ya’ni quyi chegarasi manfiy
yuqori chegarasi musbat bo’ladigan bo’lsa, baholanayotgan
parametr nol deb qabul
qilinadi, chunki u bir paytning o’zida ham musbat. ham manfiy qiymatni qabul qila
olmaydi.
Erksiz o’zgaruvchi
y
ning prognoz qiymati
̂
regressiya tenglamasiga
erkli o’zgaruvchi
x
r
ning prognoz qiymatini qo’yib hisoblanadi.
Prognoz qiymatning
aniqligini hisoblash uchun prognozning o’rtacha standart hatoligi
̂
hisoblanadi.
̂
√
∑
Prognozning ishonch oralig’i quyidagicha aniqlaniladi:
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
bu erda
̂
̂
Ko’p omilli chiziqli regressiya:
Ko’p omilli regressiya tenglamasining ahamiyatliligi Fisherning F-kriteriyasi
yordamida baholanadi.
Xususiy F-kriteriya
tenglamada har bir omilning ishtirokini statistik axamiyatliligini
baholaydi. Umumiy ko’rinishda
x
i
omil uchun xususiy F-kriteriya quyidagicha
aniqlaniladi:
.
Toza regressiya koeffitsientlarini Styudent t-kriteriyasi
yordamida baholash quyidagi
ifodaning qiymatini hisoblashga olib keladi:
bu erda regressiya koeffitsientining o’rtacha kvadratik xatoligi, u
quyidagi formula bilan aniqlanishi mumkin:
Ko’p omilli regressiya tenglamalarini tuzishda omillarning multikollinearlik muammosi
yuzaga kelishi mumkin, ya’ni omillarning o’zaro chiziqli bog’lanish darajasi yuqori
bo’lishi holatlari. Bunday holatlarda ko’p omilli regressiya natijalari tuzilgan modelni
ishonchli emasligiga olib keladi.
Omillarning multikollenearligini tekshirish uchun omillar bo’yicha juft
korrelyatsiya
koeffitsientlari matritsasi tuzilib uni determinanti hisoblanadi. Uchta o’zgaruvchili
regressiya tenglamasi uchun
bo’lsa, ya’ni birga qancha yaqin bo’lsa o’zgaruvchi omillarning multikollenearlik
darajasi shunchalik past bo’ladi, aksincha
bo’lgan holatda omillararo korrelyatsiya kuchli, multikollenearlik darajasi yuqori bo’lib,
regressiya tenglamasining ishonchlilik darajasi past deb hisobdanadi.
Ko’p omilli regressiya tenglamalari parametrlarining qiymatlarini hisoblash uchun EKKU
qo’llaniladi. Buning uchun qoldiq dispersiya
gomoskedastik
bo’lishi talab etiladi,
ya’ni
x
j
omilning har bir qiymati uchun qoldiq ε
i
bir hil dispersiyaga ega bo’lishi kerak.
Agar mazkur shart bajarilmasa qoldiq dispersiya geteroskedastik bo’ladi, ya’ni qoldiq
dispersiyalar o’zaro teng bo’lmaydi:
Ko’p omilli regressiya tenglamasiga erkli o’zgaruvchi sifatida sifat ko’rsatkichlari
kiritilishi mumkin (masala.n: kasb, jins, ma’lumot, ob-havo sharoiti va x.k). Regression
modelga bu kabi o’zgaruvchilarini kiritish uchun ularni tartiblab biror qiymat berilishi
kerak, ya’ni sifat o’zgaruvchilari miqdor o’zgaruvchilarga aylantiriladi.
Bunday
ko’rinishdagi
almashtirilgan
o’zgaruvchilar
ekonometrikada
“
Do'stlaringiz bilan baham: