Kit regresijos klasikini prielaid netenkinimo atvejai 2016 05

Kitų regresijos klasikinių prielaidų netenkinimo atvejai 2016 -05 -21

Klasikinės regresijos prielaidos

Klasikinės regresijos prielaidos

I prielaida: regresijos funkcija koeficientų ir paklaidų atžvilgiu tiesinė Netiesinių f-jų pakeitimas tiesinėmis logaritmuojant regresiją ¡ ¡ Taikomas iteracinis koeficientų perskaičiavimo metodas

II prielaida: paklaidų vidurkis lygus 0 ¡ Jeigu į regresiją yra įtrauktas laisvasis narys, jis užtikrina, kad paklaidų vidurkis būtų lygus 0.

VI prielaida: nepriklausomi kintamieji yra atsitiktiniai dydžiai Galimi variantai: ¡ Nepriklausomas kintamasis yra atsitiktinis dydis, bet nekoreliuoja su paklaidomis. Šiuo atveju nieko blogo, galime skaičiuoti regresijos lygties koeficientus MKM ¡ Nepriklausomas kintamasis yra atsitiktinis dydis, kuris koreliuoja su paklaidomis. Šiuo atveju sudaroma lygčių sistema

VII prielaida: Nepriklausomų kintamųjų reikšmės nėra vienas pastovus skaičius, o įgauna bent dvi skirtingas reikšmes ¡ Pvz su PVM tarifu:

VII prielaida: Nepriklausomų kintamųjų reikšmės nėra vienas pastovus skaičius, o įgauna bent dvi skirtingas reikšmes

VIII prielaida: Stebėjimų skaičius yra didesnis negu parametrų skaičius ¡ Nykščio taisyklė min(n)=6 k

IX prielaida: paklaidos pasiskirsčiusios pagal normalųjį skirstinį (nebūtina) MKM apskaičiuoti įverčiai yra tiesiniai, nepaslinkti ir efektyvūs didelėms imtims ir tuo atveju, kai ε≠N(0, 2) Tačiau nedidelėms imtims, jeigu ε≠N(0, 2), nes e 2~χ2. Iš to seka, kad ir F ir t- testai nėra patikimi Todėl, kai imtys nėra labai didelės tikriname paklaidų pasiskirstymo normalumą, t. y. , ar ε ~ N(0, 2)

IX prielaida: paklaidos pasiskirsčiusios pagal normalųjį skirstinį (nebūtina) ¡ Kaip patikrinti paklaidų skirstinio normalumą? l l Grafinis būdas Jargue-Bera testas

PVZ. Su studentų ūgiais

Jarque - Bera testas (1990) ¡ Suskaičiuojame tris momentus μ 2 ; μ 3 ; μ 4 l Paklaidų kvadratinis nuokrypis: l Paklaidų tankio f - jos asimetrija l Paklaidų tankio f - jos ekscesas

Jarque - Bera testas (1990) ¡ H 0: Paklaidos pasiskirsčiusios εi ~ N(0, σ2) HA: Paklaidos nėra pasiskirsčiusios εi ~ N(0, σ2) Testo statistika: ¡ H 0 atmetame ¡ H 0 negalime atmesti ¡ ¡ χ2 JB < χ2 JB >

Pvz su studentų ūgiais JB=94*(( 0, 317)2/6+(-0, 118)2/24)=1, 63 Išvada: Paklaidos pasiskirstę pagal normalųjį skirstinį, nes X 2 (0, 05, 2)=5. 991. t. y negalime atmesti H 0