wariancja składnika resztowego

Procesy stochastyczne. Sposoby racjonalizowania wielkich ilości informacji. Matematyka w naukach społecznych.
lubierachowac
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 479
Rejestracja: 11 gru 2011, o 20:40
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: czarnobyl
Podziękował: 13 razy

wariancja składnika resztowego

Post autor: lubierachowac »

\(\displaystyle{ Se^2= \frac{ \sum_{i=1}^{n}(xi-xsr)^2 }{n-k}}\)

w książce jest napisane że k to " liczba oszacowanych parametrów strukturalnych funkcji regresji"
nic mi to nie mówi. może ktoś mi to objaśni trochę
Awatar użytkownika
mmoonniiaa
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 5482
Rejestracja: 21 lis 2007, o 19:53
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: Gdańsk
Podziękował: 21 razy
Pomógł: 1470 razy

wariancja składnika resztowego

Post autor: mmoonniiaa »

Funkcja regresji może różnie wyglądać. Liczba szacowanych parametrów strukturalnych \(\displaystyle{ \alpha}\) to liczba zmiennych objaśniających plus ewentualnie wyraz wolny.
Np. jeśli masz funkcję regresji z:
- jedną zmienną objaśniającą i wyraz wolny: \(\displaystyle{ y_t=\alpha_0+\alpha_1x_{t1}+\epsilon_t}\), to \(\displaystyle{ k=2}\)
- dwiema zmiennymi objaśniającymi bez wyrazu wolnego: \(\displaystyle{ y_t=\alpha_1x_{t1}+\alpha_2x_{t2}+\epsilon_t}\), to \(\displaystyle{ k=2}\)
- trzema zmiennymi objaśniającymi i wyraz wolny: \(\displaystyle{ y_t=\alpha_0+\alpha_1x_{t1}+\alpha_2x_{t2}+\alpha_3x_{t3}+\epsilon_t}\), to \(\displaystyle{ k=4}\)
itd.
Ostatnio zmieniony 9 gru 2012, o 21:24 przez mmoonniiaa, łącznie zmieniany 1 raz.
cersei399
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 27
Rejestracja: 29 lis 2012, o 02:39
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: Warszawa
Podziękował: 3 razy
Pomógł: 7 razy

wariancja składnika resztowego

Post autor: cersei399 »

Ogólna postać modelu regresji to:

\(\displaystyle{ Y=f(X, \beta) + \epsilon}\)

Dla regresji liniowej jest to:

\(\displaystyle{ Y=\beta_{0}+x_{1} \cdot \beta_{1}+x_{2} \cdot \beta_{2}+...+x_{k} \cdot \beta_{k}}\)

"Bety" to parametry regresji. Pod formułę wariancji składnika resztowego wstawiasz ilość "bet" w formule, w tym przypadku "k".

Na przykład:

\(\displaystyle{ Y=\beta_{0}+x_{1} \cdot \beta_{1}+x_{2} \cdot \beta_{2}+x_{3} \cdot \beta_{3}}\)

to k=4, bo szacujemy 4 parametry.
lubierachowac
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 479
Rejestracja: 11 gru 2011, o 20:40
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: czarnobyl
Podziękował: 13 razy

wariancja składnika resztowego

Post autor: lubierachowac »

czyli jeśli mam
\(\displaystyle{ yi= \alpha yx+ \beta yxXi+ \partial}\)
to ile wynosi k?
a po drugie, dobrze rozumiem, że wygląd funkcji regresji(ilość bet i alf) zależy od ilości zmiennych zależnych i niezależnych? czyli jeśli mam jedną zmienną niezależną i zmienną zależną to taka będzie postać f. regresji, a jaka będzie jak np będę miał 2 zmienne zależne i jedną niezależną, albo odwrotnie?
Awatar użytkownika
mmoonniiaa
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 5482
Rejestracja: 21 lis 2007, o 19:53
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: Gdańsk
Podziękował: 21 razy
Pomógł: 1470 razy

wariancja składnika resztowego

Post autor: mmoonniiaa »

Przeczytaj jeszcze raz to, co napisałyśmy. I doczytaj czym się różni zmienna niezależna od zależnej. Ile jest zmiennych zależnych w jednym równaniu? Czy ma ona jakiś parametr?
ODPOWIEDZ