Учебная база Univer-NN

Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов

Материал из восстановленного архива сайта. Навигация, оформление и коммерческие блоки обновлены.

Нужно решить похожее задание?Пришлите условие или методичку — оценим объём и стоимость.
Отправить задание

Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов

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:

выборочные дисперсии эмпирических коэффициентов регрессии
Отметим, что здесь в матрицах (XTX) и (XTX)-1 первая строка и столбец обозначены цифрой 0.

В примере по нахождению коэффициентов множественной линейной регрессии

z00 = 7,310816; z11 = 0,001593; z22 = 0,043213
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.

StudentSOS

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.

AI
Спросите по своей темеРазбор → уточнения → следующий шаг

Помощь по теме «Учебные материалы»

Если материал нужен не для теории, а для конкретной контрольной, курсовой или расчётной работы, отправьте задание целиком.

Рассчитать стоимость