Множественная регрессия

Множественная линейная регрессия является обобщением парной линейной регрессии на несколько объясняющих переменных. При выполнении предпосылок Гаусса-Маркова оценки параметров уравнения множественной линейной регрессии, полученные методом наименьших квадратов, обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности. Статистическая значимость коэффициентов и качество подбора уравнения проверяются с помощью распределений Стьюдента и Фишера. Коэффициент при объясняющей переменной показывает, на сколько единиц изменится зависимая переменная, если объясняющая вырастет на одну единицу при фиксированном значении остальных объясняющих переменных. В случае множественной регрессии дополнительно предполагается отсутствие мультиколлинеарности объясняющих переменных.

• Модели множественной регрессии
• Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии матричным способом
• Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов
• Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии

Если Вас интересуют задачи по эконометрике жмите здесь