Стандартные ошибки коэффициентов множественной регрессии
Знание дисперсий и стандартных ошибок в моделях множественной регрессии позволяет анализировать точность оценок, строить доверительные интервалы для теоретических коэффициентов уравнений, проверять соответствующие гипотезы. Выборочные дисперсии эмпирических коэффициентов регрессии имеют вид:
Отметим, что здесь в матрицах (XTX) и (XTX)-1 первая строка и столбец обозначены цифрой 0.
В примере по нахождению коэффициентов множественной линейной регрессии представленном на этой странице
Как и в случае парной регрессии, Sbj = √Sbj называется стандартной ошибкой коэффициента регрессии.
Отметим, что рассмотренная выше парная линейная регрессия также может быть изложена в матричном виде.
Хотите сначала попробовать сделать это самостоятельно?
Используйте ИИ-помощника для объяснений, задач, работы с файлами и чернового разбора учебного материала. Это отдельный сценарий от заказа работы по ТЗ.
Помощь по теме «Эконометрика»
Если материал нужен не для теории, а для конкретной контрольной, курсовой или расчётной работы, отправьте задание целиком.