Коэффициент наклона в уравнении регрессии

Видео:Эконометрика. Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Критерий Стьюдента.Скачать

Простая линейная регрессия

В предыдущих заметках предметом анализа часто становилась отдельная числовая переменная, например, доходность взаимных фондов, время загрузки Web-страницы или объем потребления безалкогольных напитков. В настоящей и следующих заметках мы рассмотрим методы предсказания значений числовой переменной в зависимости от значений одной или нескольких других числовых переменных. [1]

Материал будет проиллюстрирован сквозным примером. Прогнозирование объема продаж в магазине одежды. Сеть магазинов уцененной одежды Sunflowers на протяжении 25 лет постоянно расширялась. Однако в настоящее время у компании нет систематического подхода к выбору новых торговых точек. Место, в котором компания собирается открыть новый магазин, определяется на основе субъективных соображений. Критериями выбора являются выгодные условия аренды или представления менеджера об идеальном местоположении магазина. Представьте, что вы — руководитель отдела специальных проектов и планирования. Вам поручили разработать стратегический план открытия новых магазинов. Этот план должен содержать прогноз годового объема продаж во вновь открываемых магазинах. Вы полагаете, что торговая площадь непосредственно связана с объемом выручки, и хотите учесть этот факт в процессе принятия решения. Как разработать статистическую модель, позволяющую прогнозировать годовой объем продаж на основе размера нового магазина?

Как правило, для предсказания значений переменной используется регрессионный анализ. Его цель — разработать статистическую модель, позволяющую предсказывать значения зависимой переменной, или отклика, по значениям, по крайней мере одной, независимой, или объясняющей, переменной. В настоящей заметке мы рассмотрим простую линейную регрессию — статистический метод, позволяющий предсказывать значения зависимой переменной Y по значениям независимой переменной X. В последующих заметках будет описана модель множественной регрессии, предназначенная для предсказания значений независимой переменной Y по значениям нескольких зависимых переменных (Х₁, Х₂, …, X_k). [2]

Скачать заметку в формате Word или pdf, примеры в формате Excel2013

Виды регрессионных моделей

В заметке Представление числовых данных в виде таблиц и диаграмм для иллюстрации зависимости между переменными X и Y использовалась диаграмма разброса. На ней значения переменной X откладывались по горизонтальной оси, а значения переменной Y — по вертикальной. Зависимость между двумя переменными может быть разной: от самой простой до крайне сложной. Пример простейшей (линейной) зависимости показан на рис. 1.

Рис. 1. Положительная линейная зависимость

Простая линейная регрессия:

где β₀ — сдвиг (длина отрезка, отсекаемого на координатной оси прямой Y), β₁ — наклон прямой Y, ε_i— случайная ошибка переменной Y в i-м наблюдении.

В этой модели наклон β₁ представляет собой количество единиц измерения переменной Y, приходящихся на одну единицу измерения переменной X. Эта величина характеризует среднюю величину изменения переменной Y (положительного или отрицательного) на заданном отрезке оси X. Сдвиг β₀ представляет собой среднее значение переменной Y, когда переменная X равна 0. Последний компонент модели ε_i является случайной ошибкой переменной Y в i-м наблюдении. Выбор подходящей математической модели зависит от распределения значений переменных X и Y на диаграмме разброса. Различные виды зависимости переменных показаны на рис. 2.

Рис. 2. Диаграммы разброса, иллюстрирующие разные виды зависимостей

На панели А значения переменной Y почти линейно возрастают с увеличением переменной X. Этот рисунок аналогичен рис. 1, иллюстрирующему положительную зависимость между размером магазина (в квадратных футах) и годовым объемом продаж. Панель Б является примером отрицательной линейной зависимости. Если переменная X возрастает, переменная Y в целом убывает. Примером этой зависимости является связь между стоимостью конкретного товара и объемом продаж. На панели В показан набор данных, в котором переменные X и Y практически не зависят друг от друга. Каждому значению переменной X соответствуют как большие, так и малые значения переменной Y. Данные, приведенные на панели Г, демонстрируют криволинейную зависимость между переменными X и Y. Значения переменной Y возрастают при увеличении переменной X, однако скорость роста после определенных значений переменной X падает. Примером положительной криволинейной зависимости является связь между возрастом и стоимостью обслуживания автомобилей. По мере старения машины стоимость ее обслуживания сначала резко возрастает, однако после определенного уровня стабилизируется. Панель Д демонстрирует параболическую U-образную форму зависимости между переменными X и Y. По мере увеличения значений переменной X значения переменной Y сначала убывают, а затем возрастают. Примером такой зависимости является связь между количеством ошибок, совершенных за час работы, и количеством отработанных часов. Сначала работник осваивается и делает много ошибок, потом привыкает, и количество ошибок уменьшается, однако после определенного момента он начинает чувствовать усталость, и число ошибок увеличивается. На панели Е показана экспоненциальная зависимость между переменными X и Y. В этом случае переменная Y сначала очень быстро убывает при возрастании переменной X, однако скорость этого убывания постепенно падает. Например, стоимость автомобиля при перепродаже экспоненциально зависит от его возраста. Если перепродавать автомобиль в течение первого года, его цена резко падает, однако впоследствии ее падение постепенно замедляется.

Мы кратко рассмотрели основные модели, которые позволяют формализовать зависимости между двумя переменными. Несмотря на то что диаграмма разброса чрезвычайно полезна при выборе математической модели зависимости, существуют более сложные и точные статистические процедуры, позволяющие описать отношения между переменными. В дальнейшем мы будем рассматривать лишь линейную зависимость.

Вывод уравнения простой линейной регрессии

Вернемся к сценарию, изложенному в начале главы. Наша цель — предсказать объем годовых продаж для всех новых магазинов, зная их размеры. Для оценки зависимости между размером магазина (в квадратных футах) и объемом его годовых продаж создадим выборки из 14 магазинов (рис. 3).

Рис. 3. Площади и годовые объемы продаж 14 магазинов сети Sunflowers: (а) исходные данные; (б) диаграмма разброса

Анализ рис. 3 показывает, что между площадью магазина X и годовым объемом продаж Y существует положительная зависимость. Если площадь магазина увеличивается, объем продаж возрастает почти линейно. Таким образом, наиболее подходящей для исследования является линейная модель. Остается лишь определить, какая из линейных моделей точнее остальных описывает зависимость между анализируемыми переменными.

Метод наименьших квадратов

Данные, представленные на рис. 1а, получены для случайной выборки магазинов. Если верны некоторые предположения (об этом чуть позже), в качестве оценки параметров генеральной совокупности (β₀ и β₁) можно использовать сдвиг b₀ и наклон b₁ прямой Y. Таким образом, уравнение простой линейной регрессии принимает следующий вид:

где — предсказанное значение переменной Y для i-гo наблюдения, X_i — значение переменной X в i-м наблюдении.

Для того чтобы предсказать значение переменной Y, в уравнении (2) необходимо определить два коэффициента регрессии — сдвиг b₀ и наклон b₁ прямой Y. Вычислив эти параметры, проведем прямую на диаграмме разброса. Затем исследователь может визуально оценить, насколько близка регрессионная прямая к точкам наблюдения. Простая линейная регрессия позволяет найти прямую линию, максимально приближенную к точкам наблюдения. Критерии соответствия можно задать разными способами. Возможно, проще всего минимизировать разности между фактическими значениями Y_i, и предсказанными значениями . Однако, поскольку эти разности могут быть как положительными, так и отрицательными, следует минимизировать сумму их квадратов.

Поскольку = b₀ + b₁X_i, сумма квадратов принимает следующий вид:

Параметры b₀ и b₁ неизвестны. Таким образом, сумма квадратов разностей является функцией, зависящей от сдвига b₀ и наклона b₁ выборки Y. Для того чтобы найти значения параметров b₀ и b₁, минимизирующих сумму квадратов разностей, применяется метод наименьших квадратов. При любых других значениях сдвига b₀ и наклона b₁ сумма квадратов разностей между фактическими значениями переменной Y и ее наблюдаемыми значениями лишь увеличится.

До того, как Excel взял на себя всю рутинную работу, вычисления по методу наименьших квадратов были очень трудоемкими. Excel позволяет решать подобные задачи двумя способами. Во-первых, можно воспользоваться Пакетом анализа (строка Регрессия). Результаты представлены на рис. 4. Во-вторых, можно, выделив точки на графике (как на рис. 3б), кликнуть правой кнопкой мыши и выбрать Добавить линию тренда. Далее можно выбрать вид линии тренда (в нашем случае – Линейная), отформатировать линию, показать на графике уравнение и величину достоверности аппроксимации (R 2 ) (рис. 5).

Рис. 4. Результаты решения задачи о зависимости между площадями и годовыми объемами продаж в магазинах сети Sunflower (получены с помощью Пакета анализа Excel)

Рис. 5. Диаграмма разброса и линия регрессии (тренда) в задаче о выборе магазина

Как следует из рис. 4 и 5, b₀ = 0,9645, а b₁ = 1,6699. Таким образом, уравнение линейной регрессии для этих данных имеет следующий вид: = 0,9645 + 1,6699X_i. Вычисленный наклон b₁ = +1,6699. Это означает, что при возрастании переменной X на единицу среднее значение переменной Y возрастает на 1,6699 единиц. Иначе говоря, увеличение площади магазина на один квадратный фут приводит к увеличению годового объема продаж на 1,67 тыс. долл. Таким образом, наклон представляет собой долю годового объема продаж, зависящую от размера магазина. Вычисленный сдвиг b₀ = +0,9645 (млн. долл.). Эта величина представляет собой среднее значение переменной Y при X = 0. Поскольку площадь магазина не может равняться нулю, сдвиг можно считать долей годового дохода, зависящей от других факторов. Следует отметить, однако, что сдвиг переменной Y выходит за пределы диапазона переменной X. Следовательно, к интерпретации параметра b₀ необходимо относиться внимательно.

Пример 1. Один экономист решил предсказать изменение индекса 500 наиболее активно покупаемых акций на Нью-Йоркской фондовой бирже, публикуемого агентством Standard and Poor, на основе показателей экономики США за 50 лет. В результате он получил следующее уравнение линейной регрессии: Ŷ_i = –5,0 + 7Х_i. Какой смысл имеют параметры сдвига b₀ и наклона b₁.

Решение. Сдвиг регрессии b₀ равен –5,0. Это значит, что если рост экономики США равен нулю, индекс акций за год снизится на 5%. Наклон b₁ равен 7. Следовательно, при увеличении темпов роста экономики на 1% индекс акций возрастает на 7%.

Пример 2. Вернемся к сценарию, изложенному в начале заметки. Применим модель линейной регрессии для прогноза объема годовых продаж во всех новых магазинах в зависимости от их размеров. Предположим, что площадь магазина равна 4000 квадратных футов. Какой среднегодовой объем продаж можно прогнозировать?

Решение. Подставим значение X = 4 (тыс. кв. футов) в уравнение линейной регрессии: = 0,9645 + 1,6699X_i = 0,9645 + 1,6699*4 = 7,644 млн. долл. Итак, прогнозируемый среднегодовой объем продаж в магазине, площадь которого равна 4000 кв. футов, составляет 7 644 000 долл.

Прогнозирование в регрессионном анализе: интерполяция и экстраполяция

Применяя регрессионную модель для прогнозирования, необходимо учитывать лишь допустимые значения независимой переменной. В этот диапазон входят все значения переменной X, начиная с минимальной и заканчивая максимальной. Таким образом, предсказывая значение переменной Y при конкретном значении переменной X, исследователь выполняет интерполяцию между значениями переменной X в диапазоне возможных значений. Однако экстраполяция значений за пределы этого интервала не всегда релевантна. Например, пытаясь предсказать среднегодовой объем продаж в магазине, зная его площадь (рис. 3а), мы можем вычислять значение переменной Y лишь для значений X от 1,1 до 5,8 тыс. кв. футов. Следовательно, прогнозировать среднегодовой объем продаж можно лишь для магазинов, площадь которых не выходит за пределы указанного диапазона. Любая попытка экстраполяции означает, что мы предполагаем, будто линейная регрессия сохраняет свой характер за пределами допустимого диапазона.

Оценки изменчивости

Вычисление сумм квадратов. Для того чтобы предсказать значение зависимой переменной по значениям независимой переменной в рамках избранной статистической модели, необходимо оценить изменчивость. Существует несколько способов оценки изменчивости. Первый способ использует общую сумму квадратов (total sum of squares — SST), позволяющую оценить колебания значений Y_i вокруг среднего значения . В регрессионном анализе полная вариация, представляющая собой полную сумму квадратов, разделяется на объяснимую вариацию, или сумму квадратов регрессии (regression sum of squares — SSR), и необъяснимую вариацию, или сумму квадратов ошибок (error sum of squares — SSE). Объяснимая вариация характеризует взаимосвязь между переменными X и Y, а необъяснимая зависит от других факторов (рис. 6).

Рис. 6. Оценки изменчивости в модели регрессии

Сумма квадратов регрессии (SSR) представляет собой сумму квадратов разностей между Ŷ_i (предсказанным значением переменной Y) и (средним значением переменной Y). Сумма квадратов ошибок (SSE) является частью вариации переменной Y, которую невозможно описать с помощью регрессионной модели. Эта величина зависит от разностей между наблюдаемыми и предсказанными значениями.

Полная сумма квадратов (SST) равна сумме квадратов регрессии плюс сумма квадратов ошибок:

(3) SST = SSR + SSE

Полная сумма квадратов (SST) равна сумме квадратов разностей между наблюдаемыми значениями переменной Y и ее средним значением:

Сумма квадратов регрессии (SSR) равна сумме квадратов разностей между предсказанными значениями переменной Y и ее средним значением:

Сумма квадратов ошибок (SSE) равна сумме квадратов разностей между наблюдаемыми и предсказанными значениями переменной Y:

Суммы квадратов, вычисленные с помощью программы Пакета анализа Excel при решении задачи о сети магазинов Sunflowers, представлены на рис. 4.

Полная сумма квадратов разностей равна SST = 116,9543. Эта величина состоит из суммы квадратов регрессии (SSR) равной 105,7476, и суммы квадратов ошибок (SSE), равной 11,2067.

Коэффициент смешанной корреляции. Величины SSR, SSE и SST не имеют очевидной интерпретации. Однако отношение суммы квадратов регрессии (SSR) к полной сумме квадратов (SST) представляет собой оценку полезности регрессионного уравнения. Это отношение называется коэффициентом смешанной корреляции r 2 :

Коэффициент смешанной корреляции оценивает долю вариации переменной Y, которая объясняется независимой переменной X в регрессионной модели. В задаче о сети магазинов Sunflowers SSR = 105,7476 и SST = 116,9543. Следовательно, r 2 = 105,7476 / 116,9543 = 0,904. Таким образом, 90,4% вариации годового объема продаж объясняется изменчивостью площади магазинов, измеренной в квадратных футах. Данная величина r 2 свидетельствует о сильной положительной линейной взаимосвязи между двумя переменными, поскольку применение регрессионной модели снижает изменчивость прогнозируемых годовых объемов продаж на 90,4%. Только 9,6% изменчивости годовых объемов продаж в выборке магазинов объясняются другими факторами, не учтенными в регрессионной модели.

Коэффициент смешанной корреляции в задаче о сети магазинов Sunflowers представлен в таблице Регрессионная статистика на рис. 4.

Среднеквадратичная ошибка оценки. Хотя метод наименьших квадратов позволяет вычислить линию, минимизирующую отклонение от наблюдаемых значений, наличие суммы квадратов ошибок (SSE) свидетельствует о том, что линейная регрессия не дает абсолютной точности прогноза, если, конечно, точки наблюдения не лежат на регрессионной прямой. Однако ожидать этого так же неестественно, как предполагать, что все выборочные значения точно равны их среднему арифметическому. Следовательно, необходима статистика, которая позволила бы оценить отклонение предсказанных значений переменной Y от ее реальных значений, аналогично тому, как стандартное отклонение, введенное ранее, позволяет оценить колебание данных вокруг их средней величины. Стандартное отклонение наблюдаемых значений переменной Y от ее регрессионной прямой называется среднеквадратичной ошибкой оценки. Отклонение реальных данных от регрессионной прямой в задаче о сети магазинов Sunflowers показано на рис. 5.

Среднеквадратичная ошибка оценки

где Y_i — фактическое значение переменной Y при заданном значении X_i, Ŷ_i — предсказанное значение переменной Y при заданном значении X_i, SSE — сумма квадратов ошибок.

Поскольку SSE = 11,2067, по формуле (8) получаем:

Таким образом, среднеквадратичная ошибка оценки равна 0,9664 млн. долл. (т.е. 966 400 долл.). Этот параметр также рассчитывается Пакетом анализа (см. рис. 4). Среднеквадратичная ошибка оценки характеризует отклонение реальных данных от линии регрессии. Она измеряется в тех же единицах, что и переменная Y. По смыслу среднеквадратичная ошибка очень похожа на стандартное отклонение. В то время как стандартное отклонение характеризует разброс данных вокруг их среднего значения, среднеквадратичная ошибка позволяет оценить колебание точек наблюдения вокруг регрессионной прямой. Cреднеквадратичная ошибка оценки позволяет обнаружить статистически значимую зависимость, существующую между двумя переменными, и предсказать значения переменной Y.

Предположения

Обсуждая методы проверки гипотез и дисперсионного анализа, мы не раз подчеркивали важность условий, которые должны обеспечивать корректность сделанных выводов. Поскольку и регрессионный, и дисперсионный анализ используют линейную модель, условия их применения приблизительно одинаковы:

• Ошибка должна иметь нормальное распределение.
• Вариация данных вокруг линии регрессии должна быть постоянной.
• Ошибки должны быть независимыми.

Первое предположение, о нормальном распределении ошибок, требует, чтобы при каждом значении переменной X ошибки линейной регрессии имели нормальное распределение (рис. 7). Как и t— и F-критерий дисперсионного анализа, регрессионный анализ довольно устойчив к нарушениям этого условия. Если распределение ошибок относительно линии регрессии при каждом значении X не слишком сильно отличается от нормального, выводы относительно линии регрессии и коэффициентов регрессии изменяются незначительно.

Рис. 7. Предположение о нормальном распределении ошибок

Второе условие заключается в том, что вариация данных вокруг линии регрессии должна быть постоянной при любом значении переменной X. Это означает, что величина ошибки как при малых, так и при больших значениях переменной X должна изменяться в одном и том же интервале (см. рис. 7). Это свойство очень важно для метода наименьших квадратов, с помощью которого определяются коэффициенты регрессии. Если это условие нарушается, следует применять либо преобразование данных, либо метод наименьших квадратов с весами.

Третье предположение, о независимости ошибок, заключается в том, что ошибки регрессии не должны зависеть от значения переменной X. Это условие особенно важно, если данные собираются на протяжении определенного отрезка времени. В этих ситуациях ошибки, присущие конкретному отрезку времени, часто коррелируют с ошибками, характерными для предыдущего периода.

Анализ остатков

Чуть выше при решении задачи о сети магазинов Sunflowers мы использовали модель линейной регрессии. Рассмотрим теперь анализ ошибок — графический метод, позволяющий оценить точность регрессионной модели. Кроме того, с его помощью можно обнаружить потенциальные нарушения условий применения регрессионного анализа.

Оценка пригодности эмпирической модели. Остаток, или оценка ошибки е_i, представляет собой разность между наблюдаемым (Y_i) и предсказанным (Ŷ_i) значениями зависимой переменной при заданном значении X_i.

Для оценки пригодности эмпирической модели регрессии остатки откладываются по вертикальной оси, а значения X_i — по горизонтальной. Если эмпирическая модель пригодна, график не должен иметь ярко выраженной закономерности. Если же модель регрессии не пригодна, на рисунке проявится зависимость между значениями X_i и остатками е_i.

Рассмотрим примеры (рис. 8). Панель А иллюстрирует возрастание переменной Y при увеличении переменной X. Однако зависимость между этими переменными носит нелинейный характер, поскольку скорость возрастания переменной Y падает при увеличении переменной X. Таким образом, для аппроксимации зависимости между этими переменными лучше подойдет квадратичная модель. Особенно ярко квадратичная зависимость между величинами X_i и e_i проявляется на панели Б. Графическое изображение остатков позволяет отфильтровать или удалить линейную зависимость между переменными X и Y и выявить недостаточную точность модели простой линейной регрессии. Таким образом, в данной ситуации вместо простой линейной модели должна применяться квадратичная модель, обладающая более высокой точностью.

Рис. 8. Исследование эмпирической модели простой линейной регрессии

Вернемся к задаче о сети магазинов Sunflowers и посмотрим, хорошо ли подходит простая линейная регрессия для ее решения. Соответствующие данные и расчеты приведены на рис. 9а (формулы можно посмотреть в Excel-файле). Построим диаграмму разброса, откладывая по вертикальной оси остатки e_i, а по горизонтальной — независимую переменную X_i (рис. 9б). Несмотря на большой разброс остатков, между e_i и Х_i нет ярко выраженной зависимости. Остатки одинаково часто принимают как положительные, так и отрицательные значения. Это позволяет сделать вывод, что модель линейной регрессии пригодна для решения задачи о сети магазинов Sunflowers.

Рис. 9. Остатки e_i, вычисленные при решении задачи о сети магазинов Sunflowers

Значения остатков (таблица на рис. 9а) и график остатков (аналог рис. 9б) можно получить непосредственно в процедуре Регрессия Пакета анализа. Просто поставьте соответствующие галки (рис. 10).

Рис. 10. Остатки e_i и график остатков полученные с помощью Пакета анализа

Проверка условий. График остатков позволяет оценить вариации ошибок. На рис. 10 нет особых различий между ошибками, соответствующими разным значениям X_i. Следовательно, вариации ошибок при разных значениях Х_i приблизительно одинаковы. Рассмотрим гипотетическую ситуацию, в которой это условие не выполняется (рис. 11). На этом рисунке изображен эффект веера: при возрастании значений Х_i ошибки увеличиваются. Таким образом, изменчивость значений Y_i при разных значениях Х_i является непостоянной.

Рис. 11. Пример нарушения условия независимости вариаций ошибок от X_i

Нормальность. Чтобы проверить предположение о нормальном распределении ошибок, построим график нормального распределения на основе точечного графика, на вертикальной оси которого отложены значения остатков, а на горизонтальной оси — соответствующие квантили стандартизованного нормального распределения (подробнее см. Проверка гипотезы о нормальном распределении). Для построения такого графика значения остатков должны быть упорядочены по возрастанию (рис. 12). График нормального распределения может быть построен одним кликом с помощью Пакета анализа Excel – просто поставьте соответствующую галочку в окне Регрессия (см. рис. 10, самый низ окна Регрессия – опция График нормальной вероятности).

Рис. 12. График нормального распределения для остатков

Без визуализации данных (с помощью гистограммы, диаграммы «ствол и листья», блочной диаграммы или графика как на рис. 12) проверить предположение о нормальном распределении ошибок очень трудно. Данные, изображенные на рис. 12, не слишком сильно отличаются от нормального распределения. Устойчивость регрессионного анализа и небольшой объем выборки позволяют утверждать, что условие о нормальном распределении ошибок нарушается незначительно.

Независимость. Предположение о независимости ошибок также проверяется с помощью графика остатков. Данные, собранные на протяжении некоторого периода времени, иногда демонстрируют эффект автокорреляции между последовательными наблюдениями. В таких ситуациях остатки зависят от значений предыдущих остатков. Подобная связь между остатками нарушает предположение о независимости ошибок. Эффект автокорреляции хорошо выявляется на графике. Кроме того, его можно измерить с помощью процедуры Дурбина-Уотсона (см. ниже). Если данные о размерах магазинов и объемах продаж собирались в течение одного и того же периода времени, гипотезу об их независимости проверять не имеет смысла.

Измерение автокорреляции: статистика Дурбина–Уотсона

Одним из основных предположений о регрессионной модели является гипотеза о независимости ее ошибок. Если данные собираются в течение определенного отрезка времени, это условие часто нарушается, поскольку остаток в определенный момент времени может оказаться приблизительно равным предыдущим остаткам. Такое поведение остатков называется автокорреляцией. Если набор данных обладает свойством автокорреляции, корректность регрессионной модели становится весьма сомнительной.

Распознавание автокорреляции с помощью графика остатков. Для выявления автокорреляции необходимо упорядочить остатки по времени и построить их график. Если данные обладают положительной автокорреляцией, на графике возникнут кластеры остатков, имеющие одинаковый знак. В случае отрицательной автокорреляции остатки будут скачкообразно принимать то положительные, то отрицательные значения. Этот вид автокорреляции очень редко встречается в регрессионном анализе, поэтому мы рассмотрим лишь положительную автокорреляцию. Проиллюстрируем ее следующим примером. Предположим, что менеджер магазина, доставляющего товары на дом, пытается предсказать объем продаж по количеству клиентов, совершивших покупки в течение 15 недель (рис. 13).

Рис. 13. Количество клиентов и объемы продаж за 15 недель

Поскольку данные собирались на протяжении 15 последовательных недель в одном и том же магазине, необходимо определить, наблюдается ли эффект автокорреляции. Построим регрессию с использованием Пакета анализа; включим вывод Остатков, но не будем включать График остатков (рис. 14).

Рис. 14. Параметры линейной регрессии, полученные с использованием Пакета анализа

Анализ рис. 14 показывает, что r 2 = 0,657. Это значит, что 65,7% вариации объемов продаж объясняется изменчивостью количества клиентов. Кроме того, сдвиг b₀ переменной Y равен –16,032, а наклон b₁ = 0,0308. Однако, прежде чем применять эту модель, необходимо выполнить анализ остатков. Поскольку данные собирались на протяжении 15 последовательных недель, их следует отобразить на графике в том же порядке (рис. 15).

Рис. 15. Зависимость остатков от времени

Анализ рис. 15 показывает, что остатки циклически колеблются вверх и вниз. Эта цикличность является явным признаком автокорреляции. Следовательно, гипотезу о независимости остатков следует отклонить.

Статистика Дурбина-Уотсона. Автокорреляцию можно выявить и измерить с помощью статистики Дурбина-Уотсона. Эта статистика оценивает корреляцию между соседними остатками:

где е_i — остаток, соответствующий i-му периоду времени.

Чтобы лучше понять статистику Дурбина-Уотсона, рассмотрим ее составные части. Числитель представляет собой сумму квадратов разностей между соседними остатками, начиная со второго и заканчивая n-м наблюдением. Знаменатель является суммой квадратов остатков. Вот, что по этому поводу написано в Википедии:

где ρ₁ – коэффициент автокорреляции; если ρ₁ = 0 (нет автокорреляции), D ≈ 2; если ρ₁ ≈ 1 (положительная автокорреляции), D ≈ 0; если ρ₁ = -1 (отрицательная автокорреляции), D ≈ 4.

На практике применение критерия Дурбина-Уотсона основано на сравнении величины D с критическими теоретическими значениями d_L и d_U для заданного числа наблюдений n, числа независимых переменных модели k (для простой линейной регрессии k = 1) и уровня значимости α. Если D d_U, гипотеза не отвергается (то есть автокорреляция отсутствует); если d_L t_U = 2,1788 (рис. 19), нулевая гипотеза Н₀ отклоняется. С другой стороны, р-значение для Х = 10,6411, вычисляемое по формуле =1-СТЬЮДЕНТ.РАСП(D3;12;ИСТИНА), приближенно равно нулю, поэтому гипотеза Н₀ снова отклоняется. Тот факт, что р-значение почти равно нулю, означает, что если бы между размерами магазинов и годовым объемом продаж не существовало реальной линейной зависимости, обнаружить ее с помощью линейной регрессии было бы практически невозможно. Следовательно, между средним годовым объемом продаж в магазинах и их размером существует статистически значимая линейная зависимость.

Рис. 19. Проверка гипотезы о наклоне генеральной совокупности при уровне значимости, равном 0,05, и 12 степенях свободы

Применение F-критерия для наклона. Альтернативным подходом к проверке гипотез о наклоне простой линейной регрессии является использование F-критерия. Напомним, что F-критерий применяется для проверки отношения между двумя дисперсиями (подробнее см. Однофакторный дисперсионный анализ). При проверке гипотезы о наклоне мерой случайных ошибок является дисперсия ошибки (сумма квадратов ошибок, деленная на количество степеней свободы), поэтому F-критерий использует отношение дисперсии, объясняемой регрессией (т.е. величины SSR, деленной на количество независимых переменных k), к дисперсии ошибок (MSE = S_YX 2 ).

По определению F-статистика равна среднему квадрату отклонений, обусловленных регрессией (MSR), деленному на дисперсию ошибки (MSE): F = MSR/MSE, где MSR = SSR / k, MSE = SSE/(n– k – 1), k – количество независимых переменных в регрессионной модели. Тестовая статистика F имеет F-распределение с k и n – k – 1 степенями свободы.

При заданном уровне значимости α решающее правило формулируется так: если F > F_U, нулевая гипотеза отклоняется; в противном случае она не отклоняется. Результаты, оформленные в виде сводной таблицы дисперсионного анализа, приведены на рис. 20.

Рис. 20. Таблица дисперсионного анализа для проверки гипотезы о статистической значимости коэффициента регрессии

Аналогично t-критерию F-критерий выводится в таблицу при использовании Пакета анализа (опция Регрессия). Полностью результаты работы Пакета анализа приведены на рис. 4, фрагмент, относящийся к F-статистике – на рис. 21.

Рис. 21. Результаты применения F-критерия, полученные с помощью Пакета анализа Excel

F-статистика равна 113,23, а р-значение близко к нулю (ячейка Значимость F). Если уровень значимости α равен 0,05, определить критическое значение F-распределения с одной и 12 степенями свободы можно по формуле F_U =F.ОБР(1-0,05;1;12) = 4,7472 (рис. 22). Поскольку F = 113,23 > F_U = 4,7472, причем р-значение близко к 0 0, r = –, если b₁ 2 = 0,904, а b₁— +1,670 (см. рис. 4). Поскольку b₁ > 0, коэффициент корреляции между объемом годовых продаж и размером магазина равен r = +√0,904 = +0,951. Проверим нулевую гипотезу, утверждающую, что между этими переменными нет корреляции, используя t-статистику:

При уровне значимости α = 0,05 нулевую гипотезу следует отклонить, поскольку t = 10,64 > 2,1788. Таким образом, можно утверждать, что между объемом годовых продаж и размером магазина существует статистически значимая связь.

При обсуждении выводов, касающихся наклона генеральной совокупности, доверительные интервалы и критерии для проверки гипотез являются взаимозаменяемыми инструментами. Однако вычисление доверительного интервала, содержащего коэффициент корреляции, оказывается более сложным делом, поскольку вид выборочного распределения статистики r зависит от истинного коэффициента корреляции.

Оценка математического ожидания и предсказание индивидуальных значений

В этом разделе рассматриваются методы оценки математического ожидания отклика Y и предсказания индивидуальных значений Y при заданных значениях переменной X.

Построение доверительного интервала. В примере 2 (см. выше раздел Метод наименьших квадратов) регрессионное уравнение позволило предсказать значение переменной Y при заданном значении переменной X. В задаче о выборе места для торговой точки средний годовой объем продаж в магазине площадью 4000 кв. футов был равен 7,644 млн. долл. Однако эта оценка математического ожидания генеральной совокупности является точечной. Ранее для оценки математического ожидания генеральной совокупности была предложена концепция доверительного интервала. Аналогично можно ввести понятие доверительного интервала для математического ожидания отклика при заданном значении переменной X:

где , = b₀ + b₁X_i – предсказанное значение переменное Y при X = X_i, S_YX – среднеквадратичная ошибка, n – объем выборки, X_i — заданное значение переменной X, µ_Y|_X=Xi – математическое ожидание переменной Y при Х = Х_i, SSX =

Анализ формулы (13) показывает, что ширина доверительного интервала зависит от нескольких факторов. При заданном уровне значимости возрастание амплитуды колебаний вокруг линии регрессии, измеренное с помощью среднеквадратичной ошибки, приводит к увеличению ширины интервала. С другой стороны, как и следовало ожидать, увеличение объема выборки сопровождается сужением интервала. Кроме того, ширина интервала изменяется в зависимости от значений X_i. Если значение переменной Y предсказывается для величин X, близких к среднему значению , доверительный интервал оказывается уже, чем при прогнозировании отклика для значений, далеких от среднего.

Допустим, что, выбирая место для магазина, мы хотим построить 95%-ный доверительный интервал для среднего годового объема продаж во всех магазинах, площадь которых равна 4000 кв. футов:

Следовательно, средний годовой объем продаж во всех магазинах, площадь которых равна 4 000 кв. футов, с 95% -ной вероятностью лежит в интервале от 6,971 до 8,317 млн. долл.

Вычисление доверительного интервала для предсказанного значения. Кроме доверительного интервала для математического ожидания отклика при заданном значении переменной X, часто необходимо знать доверительный интервал для предсказанного значения. Несмотря на то что формула для вычисления такого доверительного интервала очень похожа на формулу (13), этот интервал содержит предсказанное значение, а не оценку параметра. Интервал для предсказанного отклика Y_X=Xi при конкретном значении переменной X_i определяется по формуле:

Предположим, что, выбирая место для торговой точки, мы хотим построить 95%-ный доверительный интервал для предсказанного годового объема продаж в магазине, площадь которого равна 4000 кв. футов:

Следовательно, предсказанный годовой объем продаж в магазине, площадь которого равна 4000 кв. футов, с 95%-ной вероятностью лежит в интервале от 5,433 до 9,854 млн. долл. Как видим, доверительный интервал для предсказанного значения отклика намного шире, чем доверительный интервал для его математического ожидания. Это объясняется тем, что изменчивость при прогнозировании индивидуальных значений намного больше, чем при оценке математического ожидания.

Подводные камни и этические проблемы, связанные с применением регрессии

Трудности, связанные с регрессионным анализом:

• Игнорирование условий применимости метода наименьших квадратов.
• Ошибочная оценка условий применимости метода наименьших квадратов.
• Неправильный выбор альтернативных методов при нарушении условий применимости метода наименьших квадратов.
• Применение регрессионного анализа без глубоких знаний о предмете исследования.
• Экстраполяция регрессии за пределы диапазона изменения объясняющей переменной.
• Путаница между статистической и причинно-следственной зависимостями.

Широкое распространение электронных таблиц и программного обеспечения для статистических расчетов ликвидировало вычислительные проблемы, препятствовавшие применению регрессионного анализа. Однако это привело к тому, что регрессионный анализ стали применять пользователи, не обладающие достаточной квалификацией и знаниями. Откуда пользователям знать об альтернативных методах, если многие из них вообще не имеют ни малейшего понятия об условиях применимости метода наименьших квадратов и не умеют проверять их выполнение?

Исследователь не должен увлекаться перемалыванием чисел — вычислением сдвига, наклона и коэффициента смешанной корреляции. Ему нужны более глубокие знания. Проиллюстрируем это классическим примером, взятым из учебников. Анскомб показал, что все четыре набора данных, приведенных на рис. 23, имеют одни и те же параметры регрессии (рис. 24).

Рис. 23. Четыре набора искусственных данных

Рис. 24. Регрессионный анализ четырех искусственных наборов данных; выполнен с помощью Пакета анализа (кликните на рисунке, чтобы увеличить изображение)

Итак, с точки зрения регрессионного анализа все эти наборы данных совершенно идентичны. Если бы анализ был на этом закончен, мы потеряли бы много полезной информации. Об этом свидетельствуют диаграммы разброса (рис. 25) и графики остатков (рис. 26), построенные для этих наборов данных.

Рис. 25. Диаграммы разброса для четырех наборов данных

Диаграммы разброса и графики остатков свидетельствуют о том, что эти данные отличаются друг от друга. Единственный набор, распределенный вдоль прямой линии, — набор А. График остатков, вычисленных по набору А, не имеет никакой закономерности. Этого нельзя сказать о наборах Б, В и Г. График разброса, построенный по набору Б, демонстрирует ярко выраженную квадратичную модель. Этот вывод подтверждается графиком остатков, имеющим параболическую форму. Диаграмма разброса и график остатков показывают, что набор данных В содержит выброс. В этой ситуации необходимо исключить выброс из набора данных и повторить анализ. Метод, позволяющий обнаруживать и исключать выбросы из наблюдений, называется анализом влияния. После исключения выброса результат повторной оценки модели может оказаться совершенно иным. Диаграмма разброса, построенная по данным из набора Г, иллюстрирует необычную ситуацию, в которой эмпирическая модель значительно зависит от отдельного отклика (Х₈ = 19, Y₈ = 12,5). Такие регрессионные модели необходимо вычислять особенно тщательно. Итак, графики разброса и остатков являются крайне необходимым инструментом регрессионного анализа и должны быть его неотъемлемой частью. Без них регрессионный анализ не заслуживает доверия.

Рис. 26. Графики остатков для четырех наборов данных

Как избежать подводных камней при регрессионном анализе:

• Анализ возможной взаимосвязи между переменными X и Y всегда начинайте с построения диаграммы разброса.
• Прежде чем интерпретировать результаты регрессионного анализа, проверяйте условия его применимости.
• Постройте график зависимости остатков от независимой переменной. Это позволит определить, насколько эмпирическая модель соответствует результатам наблюдения, и обнаружить нарушение постоянства дисперсии.
• Для проверки предположения о нормальном распределении ошибок используйте гистограммы, диаграммы «ствол и листья», блочные диаграммы и графики нормального распределения.
• Если условия применимости метода наименьших квадратов не выполняются, используйте альтернативные методы (например, модели квадратичной или множественной регрессии).
• Если условия применимости метода наименьших квадратов выполняются, необходимо проверить гипотезу о статистической значимости коэффициентов регрессии и построить доверительные интервалы, содержащие математическое ожидание и предсказанное значение отклика.
• Избегайте предсказывать значения зависимой переменной за пределами диапазона изменения независимой переменной.
• Имейте в виду, что статистические зависимости не всегда являются причинно-следственными. Помните, что корреляция между переменными не означает наличия причинно-следственной зависимости между ними.

Резюме. Как показано на структурной схеме (рис. 27), в заметке описаны модель простой линейной регрессии, условия ее применимости и способы проверки этих условий. Рассмотрен t-критерий для проверки статистической значимости наклона регрессии. Для предсказания значений зависимой переменной использована регрессионная модель. Рассмотрен пример, связанный с выбором места для торговой точки, в котором исследуется зависимость годового объема продаж от площади магазина. Полученная информация позволяет точнее выбрать место для магазина и предсказать его годовой объем продаж. В следующих заметках будет продолжено обсуждение регрессионного анализа, а также рассмотрены модели множественной регрессии.

Рис. 27. Структурная схема заметки

[1] Используются материалы книги Левин и др. Статистика для менеджеров. – М.: Вильямс, 2004. – с. 792–872

[2] Если зависимая переменная является категорийной, необходимо применять логистическую регрессию.

Видео:Интерпретация коэффициента при логарифмировании в уравнениях регрессииСкачать

Основы линейной регрессии

Видео:Коэффициент линейной регрессии, 2 способаСкачать

Что такое регрессия?

Разместим точки на двумерном графике рассеяния и скажем, что мы имеем линейное соотношение, если данные аппроксимируются прямой линией.

Если мы полагаем, что y зависит от x, причём изменения в y вызываются именно изменениями в x, мы можем определить линию регрессии (регрессия y на x), которая лучше всего описывает прямолинейное соотношение между этими двумя переменными.

Статистическое использование слова «регрессия» исходит из явления, известного как регрессия к среднему, приписываемого сэру Френсису Гальтону (1889).

Он показал, что, хотя высокие отцы имеют тенденцию иметь высоких сыновей, средний рост сыновей меньше, чем у их высоких отцов. Средний рост сыновей «регрессировал» и «двигался вспять» к среднему росту всех отцов в популяции. Таким образом, в среднем высокие отцы имеют более низких (но всё-таки высоких) сыновей, а низкие отцы имеют сыновей более высоких (но всё-таки довольно низких).

Видео:Эконометрика Линейная регрессия и корреляцияСкачать

Линия регрессии

Математическое уравнение, которое оценивает линию простой (парной) линейной регрессии:

x называется независимой переменной или предиктором.

Y – зависимая переменная или переменная отклика. Это значение, которое мы ожидаем для y (в среднем), если мы знаем величину x, т.е. это «предсказанное значение y»

• a – свободный член (пересечение) линии оценки; это значение Y, когда x=0 (Рис.1).
• b – угловой коэффициент или градиент оценённой линии; она представляет собой величину, на которую Y увеличивается в среднем, если мы увеличиваем x на одну единицу.
• a и b называют коэффициентами регрессии оценённой линии, хотя этот термин часто используют только для b.

Парную линейную регрессию можно расширить, включив в нее более одной независимой переменной; в этом случае она известна как множественная регрессия.

Рис.1. Линия линейной регрессии, показывающая пересечение a и угловой коэффициент b (величину возрастания Y при увеличении x на одну единицу)

Видео:Эконометрика. Оценка значимости уравнения регрессии. Критерий ФишераСкачать

Метод наименьших квадратов

Мы выполняем регрессионный анализ, используя выборку наблюдений, где a и b – выборочные оценки истинных (генеральных) параметров, α и β , которые определяют линию линейной регрессии в популяции (генеральной совокупности).

Наиболее простым методом определения коэффициентов a и b является метод наименьших квадратов (МНК).

Подгонка оценивается, рассматривая остатки (вертикальное расстояние каждой точки от линии, например, остаток = наблюдаемому y – предсказанный y, Рис. 2).

Линию лучшей подгонки выбирают так, чтобы сумма квадратов остатков была минимальной.

Рис. 2. Линия линейной регрессии с изображенными остатками (вертикальные пунктирные линии) для каждой точки.

Видео:Корреляция: коэффициенты Пирсона и Спирмена, линейная регрессияСкачать

Предположения линейной регрессии

Итак, для каждой наблюдаемой величины остаток равен разнице и соответствующего предсказанного Каждый остаток может быть положительным или отрицательным.

Можно использовать остатки для проверки следующих предположений, лежащих в основе линейной регрессии:

• Между и существует линейное соотношение: для любых пар данные должны аппроксимировать прямую линию. Если нанести на двумерный график остатки, то мы должны наблюдать случайное рассеяние точек, а не какую-либо систематическую картину.

• Остатки нормально распределены с нулевым средним значением;

• Остатки имеют одну и ту же вариабельность (постоянную дисперсию) для всех предсказанных величин Если нанести остатки против предсказанных величин от мы должны наблюдать случайное рассеяние точек. Если график рассеяния остатков увеличивается или уменьшается с увеличением то это допущение не выполняется;

Если допущения линейности, нормальности и/или постоянной дисперсии сомнительны, мы можем преобразовать или и рассчитать новую линию регрессии, для которой эти допущения удовлетворяются (например, использовать логарифмическое преобразование или др.).

Видео:Как вычислить линейный коэффициент корреляции в MS Excel и построить уравнение регрессии?Скачать

Аномальные значения (выбросы) и точки влияния

«Влиятельное» наблюдение, если оно опущено, изменяет одну или больше оценок параметров модели (т.е. угловой коэффициент или свободный член).

Выброс (наблюдение, которое противоречит большинству значений в наборе данных) может быть «влиятельным» наблюдением и может хорошо обнаруживаться визуально, при осмотре двумерной диаграммы рассеяния или графика остатков.

И для выбросов, и для «влиятельных» наблюдений (точек) используют модели, как с их включением, так и без них, обращают внимание на изменение оценки (коэффициентов регрессии).

При проведении анализа не стоит отбрасывать выбросы или точки влияния автоматически, поскольку простое игнорирование может повлиять на полученные результаты. Всегда изучайте причины появления этих выбросов и анализируйте их.

Видео:Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать

Гипотеза линейной регрессии

При построении линейной регрессии проверяется нулевая гипотеза о том, что генеральный угловой коэффициент линии регрессии β равен нулю.

Если угловой коэффициент линии равен нулю, между и нет линейного соотношения: изменение не влияет на

Для тестирования нулевой гипотезы о том, что истинный угловой коэффициент равен нулю можно воспользоваться следующим алгоритмом:

Вычислить статистику критерия, равную отношению , которая подчиняется распределению с степенями свободы, где стандартная ошибка коэффициента

,

— оценка дисперсии остатков.

Обычно если достигнутый уровень значимости нулевая гипотеза отклоняется.

Можно рассчитать 95% доверительный интервал для генерального углового коэффициента :

где процентная точка распределения со степенями свободы что дает вероятность двустороннего критерия

Это тот интервал, который содержит генеральный угловой коэффициент с вероятностью 95%.

Для больших выборок, скажем, мы можем аппроксимировать значением 1,96 (то есть статистика критерия будет стремиться к нормальному распределению)

Видео:Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в ExcelСкачать

Оценка качества линейной регрессии: коэффициент детерминации R 2

Из-за линейного соотношения и мы ожидаем, что изменяется, по мере того как изменяется , и называем это вариацией, которая обусловлена или объясняется регрессией. Остаточная вариация должна быть как можно меньше.

Если это так, то большая часть вариации будет объясняться регрессией, а точки будут лежать близко к линии регрессии, т.е. линия хорошо соответствует данным.

Долю общей дисперсии , которая объясняется регрессией называют коэффициентом детерминации, обычно выражают через процентное соотношение и обозначают R 2 (в парной линейной регрессии это величина r 2 , квадрат коэффициента корреляции), позволяет субъективно оценить качество уравнения регрессии.

Разность представляет собой процент дисперсии который нельзя объяснить регрессией.

Нет формального теста для оценки мы вынуждены положиться на субъективное суждение, чтобы определить качество подгонки линии регрессии.

Видео:Простые показатели качества модели регрессии (R2, критерии Акаике и Шварца)Скачать

Применение линии регрессии для прогноза

Можно применять регрессионную линию для прогнозирования значения по значению в пределе наблюдаемого диапазона (никогда не экстраполируйте вне этих пределов).

Мы предсказываем среднюю величину для наблюдаемых, которые имеют определенное значение путем подстановки этого значения в уравнение линии регрессии.

Итак, если прогнозируем как Используем эту предсказанную величину и ее стандартную ошибку, чтобы оценить доверительный интервал для истинной средней величины в популяции.

Повторение этой процедуры для различных величин позволяет построить доверительные границы для этой линии. Это полоса или область, которая содержит истинную линию, например, с 95% доверительной вероятностью.

Подобным образом можно рассчитать более широкую область, внутри которой, как мы ожидаем, лежит наибольшее число (обычно 95%) наблюдений.

Видео:К первой паре / Эконометрика. Лекция 2. Метод наименьших квадратов. Модель парной регрессииСкачать

Простые регрессионные планы

Простые регрессионные планы содержат один непрерывный предиктор. Если существует 3 наблюдения со значениями предиктора P , например, 7, 4 и 9, а план включает эффект первого порядка P , то матрица плана X будет иметь вид

а регрессионное уравнение с использованием P для X1 выглядит как

Если простой регрессионный план содержит эффект высшего порядка для P , например квадратичный эффект, то значения в столбце X1 в матрице плана будут возведены во вторую степень:

а уравнение примет вид

Y = b 0 + b 1 P 2

Сигма -ограниченные и сверхпараметризованные методы кодирования не применяются по отношению к простым регрессионным планам и другим планам, содержащим только непрерывные предикторы (поскольку, просто не существует категориальных предикторов). Независимо от выбранного метода кодирования, значения непрерывных переменных увеличиваются в соответствующей степени и используются как значения для переменных X . При этом перекодировка не выполняется. Кроме того, при описании регрессионных планов можно опустить рассмотрение матрицы плана X , а работать только с регрессионным уравнением.

Видео:Как вычислить линейный коэффициент корреляции по таблице? Корреляционное поле и прямая регрессииСкачать

Пример: простой регрессионный анализ

Этот пример использует данные, представленные в таблице:

Рис. 3. Таблица исходных данных.

Данные составлены на основе сравнения переписей 1960 и 1970 в произвольно выбранных 30 округах. Названия округов представлены в виде имен наблюдений. Информация относительно каждой переменной представлена ниже:

Рис. 4. Таблица спецификаций переменных.

Задача исследования

Для этого примера будут анализироваться корреляция уровня бедности и степень, которая предсказывает процент семей, которые находятся за чертой бедности. Следовательно мы будем трактовать переменную 3 ( Pt_Poor ) как зависимую переменную.

Можно выдвинуть гипотезу: изменение численности населения и процент семей, которые находятся за чертой бедности, связаны между собой. Кажется разумным ожидать, что бедность ведет к оттоку населения, следовательно, здесь будет отрицательная корреляция между процентом людей за чертой бедности и изменением численности населения. Следовательно мы будем трактовать переменную 1 ( Pop_Chng ) как переменную-предиктор.

Просмотр результатов

Коэффициенты регрессии

Рис. 5. Коэффициенты регрессии Pt_Poor на Pop_Chng.

На пересечении строки Pop_Chng и столбца Парам. не стандартизованный коэффициент для регрессии Pt_Poor на Pop_Chng равен -0.40374 . Это означает, что для каждого уменьшения численности населения на единицу, имеется увеличение уровня бедности на .40374. Верхний и нижний (по умолчанию) 95% доверительные пределы для этого не стандартизованного коэффициента не включают ноль, так что коэффициент регрессии значим на уровне p . Обратите внимание на не стандартизованный коэффициент, который также является коэффициентом корреляции Пирсона для простых регрессионных планов, равен -.65, который означает, что для каждого уменьшения стандартного отклонения численности населения происходит увеличение стандартного отклонения уровня бедности на .65.

Распределение переменных

Коэффициенты корреляции могут стать существенно завышены или занижены, если в данных присутствуют большие выбросы. Изучим распределение зависимой переменной Pt_Poor по округам. Для этого построим гистограмму переменной Pt_Poor .

Рис. 6. Гистограмма переменной Pt_Poor.

Как вы можете заметить, распределение этой переменной заметно отличается от нормального распределения. Тем не менее, хотя даже два округа (два правых столбца) имеют высокий процент семей, которые находятся за чертой бедности, чем ожидалось в случае нормального распределения, кажется, что они находятся «внутри диапазона.»

Рис. 7. Гистограмма переменной Pt_Poor.

Это суждение в некоторой степени субъективно. Эмпирическое правило гласит, что выбросы необходимо учитывать, если наблюдение (или наблюдения) не попадают в интервал (среднее ± 3 умноженное на стандартное отклонение). В этом случае стоит повторить анализ с выбросами и без, чтобы убедиться, что они не оказывают серьезного эффекта на корреляцию между членами совокупности.

Диаграмма рассеяния

Если одна из гипотез априори о взаимосвязи между заданными переменными, то ее полезно проверить на графике соответствующей диаграммы рассеяния.

Рис. 8. Диаграмма рассеяния.

Диаграмма рассеяния показывает явную отрицательную корреляцию ( -.65 ) между двумя переменными. На ней также показан 95% доверительный интервал для линии регрессии, т.е., с 95% вероятностью линия регрессии проходит между двумя пунктирными кривыми.

Критерии значимости

Рис. 9. Таблица, содержащая критерии значимости.

Критерий для коэффициента регрессии Pop_Chng подтверждает, что Pop_Chng сильно связано с Pt_Poor , p .

На этом примере было показано, как проанализировать простой регрессионный план. Была также представлена интерпретация не стандартизованных и стандартизованных коэффициентов регрессии. Обсуждена важность изучения распределения откликов зависимой переменной, продемонстрирована техника определения направления и силы взаимосвязи между предиктором и зависимой переменной.

Видео:Коэффициент детерминации. Основы эконометрикиСкачать

Коэффициент наклона в уравнении регрессии

Регрессионный анализ позволяет приближенно определить форму связи между результативным и факторными признаками, а также решить вопрос о том, значима ли эта связь. Вид функции, с помощью которой приближенно выражается форма связи, выбирают заранее, исходя из содержательных соображений или визуального анализа данных. Математическое решение задачи основано на методе наименьших квадратов.

Суть метода наименьших квадратов. Рассмотрим содержание метода на конкретном примере. Пусть имеются данные о сборе хлеба на душу населения по совокупности черноземных губерний. От каких факторов зависит величина этого сбора? Вероятно, определяющее влияние на величину сбора хлеба оказывает величина посева и уровень урожайности. Рассмотрим сначала зависимость величины сбора хлеба на душу населения от размера посева на душу ( столбцы 1 и 2 табл .4 ) Попытаемся представить интересующую нас зависимость с помощью прямой линии. Разумеется, такая линия может дать только приближенное представление о форме реальной статистической связи. Постараемся сделать это приближение наилучшим. Оно будет тем лучше, чем меньше исходные данные будут отличаться от соответствующих точек, лежащих на линии. Степень близости может быть выражена величиной суммы квадратов отклонении, реальных значений от, расположенных на прямой. Использование именно квадратов отклонений (не просто отклонений) позволяет суммировать отклонения различных знаков без их взаимного погашения и дополнительно обеспечивает сравнительно большее внимание, уделяемое большим отклонениям. Именно этот критерий (минимизация суммы квадратов отклонений) положен в основу метода наименьших квадратов.

В вычислительном аспекте метод наименьших квадратов сводится к составлению и решению системы так называемых нормальных уравнений. Исходным этапом для этого является подбор вида функции, отображающей статистическую связь.

Тип функции в каждом конкретном случае можно подобрать путем прикидки на графике исходных данных подходящей, т. е. достаточно хорошо приближающей эти данные, линии. В нашем случае связь между сбором хлеба на душу и величиной посева на душу может быть изображена с помощью прямой линии ( рис. 14 ) и записана в виде

где у—величина сбора хлеба на душу (результативный признак или зависимая переменная); x—величина посева на душу (факторный признак или независимая переменная); a o и a 1 — параметры уравнения, которые могут быть найдены методом наименьших квадратов.

Для нахождения искомых параметров нужно составить систему уравнений, которая в данном случае будет иметь вид

Полученная система может быть решена известным из школьного курса методом Гаусса. Искомые параметры системы из двух нормальных уравнений можно вычислить и непосредственно с помощью последовательного использования нижеприведенных формул:

где y i — i-e значение результативного признака; x i — i-e значение факторного признака; и — средние арифметические результативного и факторного признаков соответственно; n— число значений признака y i , или, что то же самое, число значений признака x i .

Пример 9. Найдем уравнение линейной связи между величиной сбора хлеба (у) и размером посева (х) по данным табл. 4. Проделав необходимые вычисления, получим из (6.17):

Таким образом, уравнение связи, или, как принято говорить, уравнение регрессии, выглядит следующим образом:

Интерпретация коэффициента регрессии. Уравнение регрессии не только определяет форму анализируемой связи, но и показывает, в какой степени изменение одного признака сопровождается изменением другого признака.

Коэффициент при х, называемый коэффициентом регрессии, показывает, на какую величину в среднем изменяется результативный признак у при изменении факторного признака х на единицу.

В примере 9 коэффициент регрессии получился равным 24,58. Следовательно, с увеличением посева, приходящегося на душу, на одну десятину сбор хлеба на душу населения в среднем увеличивается на 24,58 пуда.

Средняя и предельная ошибки коэффициента регрессии. Поскольку уравнения регрессии рассчитываются, как правило, для выборочных данных, обязательно встают вопросы точности и надежности полученных результатов. Вычисленный коэффициент регрессии, будучи выборочным, с некоторой точностью оценивает соответствующий коэффициент регрессии генеральной совокупности. Представление об этой точности дает средняя ошибка коэффициента регрессии ( ), рассчитываемая по формуле

у i , — i-e значение результативного признака; ŷ i — i-e выравненное значение, полученное из уравнения (6.15); x i —i-e значение факторного признака; σ x —среднее квадратическое отклонение х; n — число значений х или, что то же самое, значений у; m—число факгорных признаков (независимых переменных).

В формуле (6.18), в частности, формализовано очевидное положение: чем больше фактические значения отклоняются от выравненных, тем большую ошибку следует ожидать; чем меньше число наблюдений, на основе которых строится уравнение, тем больше будет ошибка.

Средняя ошибка коэффициента регрессии является основой для расчета предельной ошибки. Последняя показывает, в каких пределах находится истинное значение коэффициента регрессии при заданной надежности результатов. Предельная ошибка коэффициента регрессии вычисляется аналогично предельной ошибке средней арифметической (см. гл. 5), т. е. как t где t—величина, числовое значение которой определяется в зависимости от принятого уровня надежности.

Пример 10. Найти среднюю и предельную ошибки коэффициента регрессии, полученного в примере 9.

Для расчета прежде всего подсчитаем выравненные значения ŷ i для чего в уравнение регрессии, полученное в примере 9, подставим конкретные значения x i :

ŷ i = 17,6681 +24,5762*0,91 = 40,04 и т. д.

Затем вычислим отклонения фактических значений у i , от выравненных и их квадраты

Далее, подсчитав средний по черноземным губерниям посев на душу ( =0,98), отклонения фактических значений x i от этой средней, квадраты отклонений и среднее квадратическое отклонение , получим все необходимые составляющие формул (618) и (619):

Таким образом, средняя ошибка коэффициента регрессии равна 2,89, что составляет 12% от вычисленного коэффициента

Задавшись уровнем надежности, равным 0,95, найдем по табл. 1 приложения соответствующее ему значение t=1,96, рассчитаем предельную ошибку 1,96*2,89=5,66 и пределы коэффициента регрессии для принятого уровня надежности ( В случае малых выборок величина t находится из табл. 2 приложения. ). Нижняя граница коэффициента регрессии равна 24,58-5,66=18,92, а верхняя граница 24,58+5,66=30,24

Средняя квадратическая ошибка линии регрессии. Уравнение регрессии представляет собой функциональную связь, при которой по любому значению х можно однозначно определить значение у. Функциональная связь лишь приближенно отражает связь реальную, причем степень этого приближения может быть различной и зависит она как от свойств исходных данных, так и от выбора вида функции, по которой производится выравнивание.

На рис. 15 представлены два различных случая взаимоотношения между двумя признаками. В обоих случаях предполагаемая связь описывается одним и тем же уравнением, но во втором случае соотношение между признаками х и у достаточно четко выражено и уравнение, по-видимому, довольно хорошо описывает это соотношение, тогда как в первом случае сомнительно само наличие сколько-нибудь закономерного соотношения между признаками. И в том, и в другом случаях, несмотря на их существенное различие, метод наименьших квадратов дает одинаковое уравнение, поскольку этот метод нечувствителен к потенциальным возможностям исходного материала вписаться в ту или иную схему. Кроме того, метод наименьших квадратов применяется для расчета неизвестных параметров заранее выбранного вида функции, и вопрос о выборе наиболее подходящего для конкретных данных вида функции в рамках этого метода не ставится и не решается. Таким образом, при пользовании методом наименьших квадратов открытыми остаются два важных вопроса, а именно: существует ли связь и верен ли выбор вида функции, с помощью которой делается попытка описать форму связи.

Чтобы оценить, насколько точно уравнение регрессии описывает реальные соотношения между переменными, нужно ввести меру рассеяния фактических значений относительно вычисленных с помощью уравнения. Такой мерой служит средняя квадратическая ошибка регрессионного уравнения, вычисляемая по приведенной выше формуле (6.19).

Пример 11. Определить среднюю квадратическую ошибку уравнения, полученного в примере 9.

Промежуточные расчеты примера 10 дают нам среднюю квадратическую ошибку уравнения. Она равна 4,6 пуда.

Этот показатель аналогичен среднему квадратическому отклонению для средней. Подобно тому, как по величине среднего квадратического отклонения можно судить о представительности средней арифметической (см. гл. 5), по величине средней квадратической ошибки регрессионного уравнения можно сделать вывод о том, насколько показательна для соотношения между признаками та связь, которая выявлена уравнением. В каждом конкретном случае фактическая ошибка может оказаться либо больше, либо меньше средней. Средняя квадратическая ошибка уравнения показывает, насколько в среднем мы ошибемся, если будем пользоваться уравнением, и тем самым дает представление о точности уравнения. Чем меньше σ y.x , тем точнее предсказание линии регрессии, тем лучше уравнение регрессии описывает существующую связь. Показатель σ y.x позволяет различать случаи, представленные на рис. 15. В случае б) он окажется значительно меньше, чем в случае а). Величина σ y.x зависит как от выбора функции, так и от степени описываемой связи.

Варьируя виды функций для выравнивания и оценивая результаты с помощью средней квадратической ошибки, можно среди рассматриваемых выбрать лучшую функцию, функцию с наименьшей средней ошибкой. Но существует ли связь? Значимо ли уравнение регрессии, используемое для отображения предполагаемой связи? На эти вопросы отвечает определяемый ниже критерий значи-мости регрессии.

Мерой значимости линии регрессии может служить следующее соотношение:

где ŷ i —i-e выравненное значение; —средняя арифметическая значений y i ; σ y.x —средняя квадратическая ошибка регрессионного уравнения, вычисляемая по формуле (6.19); n—число сравниваемых пар значений признаков; m—число факторных признаков.

Действительно, связь тем больше, чем значительнее мера рассеяния признака, обусловленная регрессией, превосходит меру рассеяния отклонений фактических значений от выравненных.

Соотношение (6.20) позволяет решить вопрос о значимости регрессии. Регрессия значима, т. е. между признаками существует линейная связь, если для данного уровня значимости вычисленное значение F ф [m,n-(m+1)] превышает критическое значение F кр [m,n-(m+1)], стоящее на пересечении m-го столбца и [n—(m+1)]-й строки специальной таблицы ( см. табл. 4 приложения ).

Пример 12. Выясним, связаны ли сбор хлеба на душу населения и посев на душу населения линейной зависимостью.

Воспользуемся F-критерием значимости регрессии. Подставив в формулу (6.20) данные табл. 4 и результат примера 10, получим

Обращаясь к таблице F-распределения для Р=0,95 (α=1—Р=0,5) и учитывая, что n=23, m =1, в табл. 4А приложения на пересечения 1-го столбца и 21-й строки находим критическое значение F кр , равное 4,32 при степени надежности Р=0,95. Поскольку вычисленное значение F ф существенно превосходит по величине F кр , то обнаруженная линейная связь существенна, т. е. априорная гипотеза о наличии линейной связи подтвердилась. Вывод сделан при степени надежности P=0,95. Между прочим, вывод в данном случае останется прежним, если надежность повысить до Р=0,99 (соответствующее значение F кр =8,02 по табл. 4Б приложения для уровня значимости α=0,01).

Коэффициент детерминации. С помощью F-критерия мы Установили, что существует линейная зависимость между величиной сбора хлеба и величиной посева на душу. Следовательно, можно утверждать, что величина сбора хлеба, приходящегося на душу, линейно зависит от величины посева на душу. Теперь уместно поставить уточняющий вопрос — в какой степени величина посева на душу определяет величину сбора хлеба на душу? На этот вопрос можно ответить, рассчитав, какая часть вариации результативного признака может быть объяснена влиянием факторного признака.

Оно показывает долю разброса, учитываемого регрессией, в общем разбросе результативного признака и носит название коэффициента детерминации. Этот показатель, равный отношению факторной вариации к полной вариации признака, позволяет судить о том, насколько «удачно» выбран вид функции ( Отметим, что по смыслу коэффициент детерминации в регрессионном анализе соответствует квадрату корреляционного отношения для корреляционной таблицы (см. § 2). ). Проведя расчеты, основанные на одних и тех же исходных данных, для нескольких типов функций, мы можем из них выбрать такую, которая дает наибольшее значение R 2 и, следовательно, в большей степени, чем другие функции, объясняет вариацию результативного признака. Действительно, при расчете R 2 для одних и тех же данных, но разных функций знаменатель выражения (6.21) остается неизменным, а числитель показывает ту часть вариации результативного признака, которая учитывается выбранной функцией. Чем больше R 2 , т. е. чем больше числитель, тем больше изменение факторного признака объясняет изменение результативного признака и тем, следовательно, лучше уравнение регрессии, лучше выбор функции.

Наконец, отметим, что введенный ранее, при изложении методов корреляционного анализа, коэффициент детерминации совпадает с определенным здесь показателем, если выравнивание производится По прямой линии. Но последний показатель (R 2 ) имеет более широкий спектр применения и может использоваться в случае связи, отличной от линейной ( см. § 4 данной главы ).

Пример 13. Рассчитать коэффициент детерминации для уравнения, полученного в примере 9.

Вычислим R 2 , воспользовавшись формулой (6.21) и данными табл. 4:

Итак, уравнение регрессии почти на 78% объясняет колебания сбора хлеба на душу. Это немало, но, По-видимому, можно улучшить модель введением в нее еще одного фактора.

Случай двух независимых переменных. Простейший случай множественной регрессии. В предыдущем изложении регрессионного анализа мы имели дело с двумя признаками — результативным и факторным. Но на результат действует обычно не один фактор, а несколько, что необходимо учитывать для достаточно полного анализа связей.

В математической статистике разработаны методы множественной регрессии ( Регрессия называется множественной, если число независимых переменных, учтенных в ней, больше или равно двум. ), позволяющие анализировать влияние на результативный признак нескольких факторных. К рассмотрению этих методов мы и переходим.

Возвратимся к примеру 9. В нем была определена форма связи между величиной сбора хлеба на душу и размером посева на душу. Введем в анализ еще один фактор — уровень урожайности (см. столбец З табл. 4). Без сомнения, эта переменная влияет на сбор хлеба на душу. Но в какой степени влияет? Насколько обе независимые переменные определяют сбор хлеба на душу в черноземных губерниях? Какая из переменных — посев на душу или урожайность — оказывает определяющее влияние на сбор хлеба? Попытаемся ответить на эти вопросы.

После добавления второй независимой переменной уравнение регрессии будет выглядеть так:

где у—сбор хлеба на душу; х 1 —размер посева на душу; x 2 —урожай с десятины (в пудах); а 0 , а 1 , а 2 —параметры, подлежащие определению.

Для нахождения числовых значений искомых параметров, как и в случае одной независимой переменной, пользуются методом наименьших квадратов. Он сводится к составлению и решению системы нормальных уравнений, которая имеет вид

Когда система состоит из трех и более нормальных уравнений, решение ее усложняется. Существуют стандартные программы расчета неизвестных параметров регрессионного уравнения на ЭВМ. При ручном счете можно воспользоваться известным из школьного курса методом Гаусса.

Пример 14. По данным табл. 4 описанным способом найдем параметры a 0 , а 1 , а 2 уравнения (6.22). Получены следующие результаты: a 2 =0,3288, a 1 =28,7536, a 0 =-0,2495.

Таким образом, уравнение множественной регрессии между величиной сбора хлеба на душу населения (у), размером посева на душу (x 1 ) и уровнем урожайности (х 2 ) имеет вид:

у=-0,2495+28,7536x 1 +0,3288x 2 .

Интерпретация коэффициентов уравнения множественной регрессии. Коэффициент при х 1 в полученном уравнении отличается от аналогичного коэффициента в уравнении примера 9.

Коэффициент при независимой переменной в уравнении простой регрессии отличается от коэффициента при соответствующей переменной в уравнении множественной регрессии тем, что в последнем элиминировано влияние всех учтенных в данном уравнении признаков.

Коэффициенты уравнения множественной регрессии поэтому называются частными или чистыми коэффициентами регрессии.

Частный коэффициент множественной регрессии при х 1 показывает, что с увеличением посева на душу на 1 дес. и при фиксированной урожайности сбор хлеба на душу населения вырастает в среднем на 28,8 пуда. Частный коэффициент при x 2 показывает, что при фиксированном посеве на душу увеличение урожая на единицу, т. е. на 1 пуд с десятины, вызывает в среднем увеличение сбора хлеба на душу на 0,33 пуда. Отсюда можно сделать вывод, что увеличение сбора хлеба в черноземных губерниях России идет, в основном, за счет расширения посева и в значительно меньшей степени—за счет повышения урожайности, т. е. экстенсивная форма развития зернового хозяйства является господствующей.

Введение переменной х 2 в уравнение позволяет уточнить коэффициент при х 1 . Конкретно, коэффициент оказался выше (28,8 против 24,6), когда в изучаемой связи вычленилось влияние урожайности на сбор хлеба.

Однако выводы, полученные в результате анализа коэффициентов регрессии, не являются пока корректными, поскольку, во-первых, не учтена разная масштабность факторов, во-вторых, не выяснен вопрос о значимости коэффициента a 2 .

Величина коэффициентов регрессии изменяется в зависимости от единиц измерения, в которых представлены переменные. Если переменные выражены в разном масштабе измерения, то соответствующие им коэффициенты становятся несравнимыми. Для достижения сопоставимости коэффициенты регрессии исходного уравнения стандартизуют, взяв вместо исходных переменных их отношения к собственным средним квадратическим отклонениям. Тогда уравнение (6.22) приобретает вид

Сравнивая полученное уравнение с уравнением (6.22), определяем стандартизованные частные коэффициенты уравнения, так называемые бета-коэффициенты, по формулам:

где β 1 и β 2 —бета-коэффициенты; а 1 и а 2 —коэффициенты регрессии исходного уравнения; σ у , , и — средние квадратические отклонения переменных у, х 1 и х 2 соответственно.

Вычислив бета-коэффициенты для уравнения, полученного в примере 14:

видим, что вывод о преобладании в черноземной полосе россии экстенсивной формы развития хозяйства над интенсивной остается в силе, так как β 1 значительно больше, чем β 2 .

Оценка точности уравнения множественной регрессии.

Точность уравнения множественной регрессии, как и в случае уравнения с одной независимой переменной, оценивается средней квадратической ошибкой уравнения. Обозначим ее , где подстрочные индексы указывают, что результативным признаком в уравнении является у, а факторными признаками х 1 и x 2 . Для расчета средней квадратической ошибки уравнения множественной регрессии применяется приведенная выше формула (6.19).

Пример 15. Оценим точность полученного в примере 14 уравнения регрессии.

Воспользовавшись формулой (6.19) и данными табл. 4, вычислим среднюю квадратическую ошибку уравнения:

Оценка полезности введения дополнительной переменной. Точность уравнения регрессии тесно связана с вопросом ценности включения дополнительных членов в это уравнение.

Сравним средние квадратические ошибки, рассчитанные для уравнения с одной переменной х 1 (пример 11) и для уравнения с двумя независимыми переменными х 1 и х 2 . Включение в уравнение новой переменной (урожайности) уменьшило среднюю квадратическую ошибку почти вдвое.

Можно провести сравнение ошибок с помощью коэффициентов вариации

где σ f —средняя квадратическая ошибка регрессионного уравнения; —средняя арифметическая результативного признака.

Для уравнения, содержащего одну независимую переменную:

Для уравнения, содержащего две независимые переменные:

Итак, введение независимой переменной «урожайность» уменьшило среднюю квадратическую ошибку до величины порядка 7,95% среднего значения зависимой переменной.

Наконец, по формуле (6.21) рассчитаем коэффициент детерминации

Он показывает, что уравнение регрессии на 81,9% объясняет колебания сбора хлеба на душу населения. Сравнивая полученный результат (81,9%) с величиной R 2 для однофакторного уравнения (77,9%), видим, что включение переменной «урожайность» заметно увеличило точность уравнения.

Таким образом, сравнение средних квадратических ошибок уравнения, коэффициентов вариации, коэффициентов детерминации, рассчитанных до и после введения независимой переменной, позволяет судить о полезности включения этой переменной в уравнение. Однако следует быть осторожными в выводах при подобных сравнениях, поскольку увеличение R 2 или уменьшение σ и V σ не всегда имеют приписываемый им здесь смысл. Так, увеличение R 2 может объясняться тем фактом, что число рассматриваемых параметров в уравнении приближается к числу объектов наблюдения. Скажем, весьма сомнительными будут ссылки на увеличение R 2 или уменьшение σ, если в уравнение вводится третья или четвертая независимая переменная и уравнение строится на данных по шести, семи объектам.

Полезность включения дополнительного фактора можно оценить с помощью F-критерия.

Частный F-критерий показывает степень влияния дополнительной независимой переменной на результативный признак и может использоваться при решении вопроса о добавлении в уравнение или исключении из него этой независимой переменной.

Разброс признака, объясняемый уравнением регрессии (6.22), можно разложить на два вида: 1) разброс признака, обусловленный независимой переменной х 1 , и 2) разброс признака, обусловленный независимой переменной x 2 , когда х 1 уже включена в уравнение. Первой составляющей соответствует разброс признака, объясняемый уравнением (6.15), включающим только переменную х 1 . Разность между разбросом признака, обусловленным уравнением (6.22), и разбросом признака, обусловленным уравнением (6.15), определит ту часть разброса, которая объясняется дополнительной независимой переменной x 2 . Отношение указанной разности к разбросу признака, регрессией не объясняемому, представляет собой значение частного критерия. Частный F-критерий называется также последовательным, если статистические характеристики строятся при последовательном добавлении переменных в регрессионное уравнение.

Пример 16. Оценить полезность включения в уравнение регрессии дополнительной переменной «урожайность» (по данным и результатам примеров 12 и 15).

Разброс признака, объясняемый уравнением множественной регрессии и рассчитываемый как сумма квадратов разностей выравненных значений и их средней, равен 1623,8815. Разброс признака, объясняемый уравнением простой регрессии, составляет 1545,1331.

Разброс признака, регрессией не объясняемый, определяется квадратом средней квадратической ошибки уравнения и равен 10,9948 (см. пример 15).

Воспользовавшись этими характеристиками, рассчитаем частный F-критерий

С уровнем надежности 0,95 (α=0,05) табличное значение F (1,20), т. е. значение, стоящее на пересечении 1-го столбца и 20-й строки табл. 4А приложения, равно 4,35. Рассчитанное значение F ф значительно превосходит табличное, и, следовательно, включение в уравнение переменной «урожайность» имеет смысл.

Таким образом, выводы, сделанные ранее относительно коэффициентов регрессии, вполне правомерны.

Важным условием применения к обработке данных метода множественной регрессии является отсутствие сколько-нибудь значительной взаимосвязи между факторными признаками. При практическом использовании метода множественной регрессии, прежде чем включать факторы в уравнение, необходимо убедиться в том, что они независимы.

Если один из факторов зависит линейно от другого, то система нормальных уравнений, используемая для нахождения параметров уравнения, не разрешима. Содержательно этот факт можно толковать так: если факторы х 1 и x 2 связаны между собой, то они действуют на результативный признак у практически как один фактор, т. е. сливаются воедино и их влияние на изменение у разделить невозможно. Когда между независимыми переменными уравнения множественной регрессии имеется линейная связь, следствием которой является неразрешимость системы нормальных уравнений, то говорят о наличии мультиколлинеарности.

На практике вопрос о наличии или об отсутствии мультиколлинеарности решается с помощью показателей взаимосвязи. В случае двух факторных признаков используется парный коэффициент корреляции между ними: если этот коэффициент по абсолютной величине превышает 0,8, то признаки относят к числу мультиколлинеарных. Если число факторных признаков больше двух, то рассчитываются множественные коэффициенты корреляции. Фактор признается мультиколлинеарным, если множественный коэффициент корреляции, характеризующий совместное влияние на этот фактор остальных факторных признаков, превзойдет по величине коэффициент множественной корреляции между результативным признаком и совокупностью всех независимых переменных.

Самый естественный способ устранения мультиколлинеарности — исключение одного из двух линейно связанных факторных признаков. Этот способ прост, но не всегда приемлем, так как подлежащий исключению фактор может оказывать на зависимую переменную особое влияние. В такой ситуации применяются более сложные методы избавления от мультиколлинеарности ( См.: Мот Ж. Статистические предвидения и решения на предприятии. М., 1966; Ковалева Л. Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М., 1980. ).

Выбор «наилучшего» уравнения регрессии. Эта проблема связана с двойственным отношением к вопросу о включении в регрессионное уравнение независимых переменных. С одной стороны, естественно стремление учесть все возможные влияния на результативный признак и, следовательно, включить в модель полный набор выявленных переменных. С другой стороны, возрастает сложность расчетов и затраты, связанные с получением максимума информации, могут оказаться неоправданными. Нельзя забывать и о том, что для построения уравнения регрессии число объектов должно в несколько раз превышать число независимых переменных. Эти противоречивые требования приводят к необходимости компромисса, результатом которого и является «наилучшее» уравнение регрессии. Существует несколько методов, приводящих к цели: метод всех возможных регрессий, метод исключения, метод включения, шаговый регрессионный и ступенчатый регрессионный методы.

Метод всех возможных регрессий заключается в переборе и сравнении всех потенциально возможных уравнений. В качестве критерия сравнения используется коэффициент детерминации R 2 . «Наилучшим» признается уравнение с наибольшей величиной R 2 . Метод весьма трудоемок и предполагает использование вычислительных машин.

Методы исключения и включения являются усовершенствованными вариантами предыдущего метода. В методе исключения в качестве исходного рассматривается регрессионное уравнение, включающее все возможные переменные. Рассчитывается частный F-критерий для каждой из переменных, как будто бы она была последней переменной, введенной в регрессионное уравнение. Минимальная величина частного F-критерия (F min ) сравнивается с критической величиной (F кр ), основанной на заданном исследователем уровне значимости. Если F min >F кр , то уравнение остается без изменения. Если F min кр , то переменная, для которой рассчитывался этот частный F-критерий, исключается. Производится перерасчет уравнения регрессии для оставшихся переменных, и процедура повторяется для нового уравнения регрессии. Исключение из рассмотрения уравнений с незначимыми переменными уменьшает объем вычислений, что является достоинством этого метода по сравнению с предыдущим.

Метод включения состоит в том, что в уравнение включаются переменные по степени их важности до тех пор, пока уравнение не станет достаточно «хорошим». Степень важности определяется линейным коэффициентом корреляции, показывающим тесноту связи между анализируемой независимой переменной и результативным признаком: чем теснее связь, тем больше информации о результирующем признаке содержит данный факторный признак и тем важнее, следовательно, введение этого признака в уравнение.

Процедура начинается с отбора факторного признака, наиболее тесно связанного с результативным признаком, т. е. такого факторного признака, которому соответствует максимальный по величине парный линейный коэффициент корреляции. Далее строится линейное уравнение регрессии, содержащее отобранную независимую переменную. Выбор следующих переменных осуществляется с помощью частных коэффициентов корреляции, в которых исключается влияние вошедших в модель факторов. Для каждой введенной переменной рассчитывается частный F-критерий, по величине которого судят о том, значим ли вклад этой переменной. Как только величина частного F-критерия, относящаяся к очередной переменной, оказывается незначимой, т. е. эффект от введения этой переменной становится малозаметным, процесс включения переменных заканчивается. Метод включения связан с меньшим объемом вычислений, чем предыдущие методы. Но при введении новой переменной нередко значимость включенных ранее переменных изменяется. Метод включения этого не учитывает, что является его недостатком. Модификацией метода включения, исправляющей этот недостаток, является шаговый регрессионный метод.

Шаговый регрессионный метод кроме процедуры метода включения содержит анализ переменных, включенных в уравнение на предыдущей стадии. Потребность в таком анализе возникает в связи с тем, что переменная, обоснованно введенная в уравнение на ранней стадии, может оказаться лишней из-за взаимосвязи ее с переменными, позднее включенными в уравнение. Анализ заключается в расчете на каждом этапе частных F-критериев для каждой переменной уравнения и сравнении их с величиной F кр , точкой F-распределения, соответствующей заданному исследователем уровню значимости. Частный F-критерий показывает вклад переменной в вариацию результативного признака в предположении, что она вошла в модель последней, а сравнение его с F кр позволяет судить о значимости рассматриваемой переменной с учетом влияния позднее включенных факторов. Незначимые переменные из уравнения исключаются.

Рассмотренные методы предполагают довольно большой объем вычислений и практически неосуществимы без ЭВМ. Для реализации ступенчатого регрессионного метода вполне достаточно малой вычислительной техники.

Ступенчатый регрессионный метод включает в себя такую последовательность действий. Сначала выбирается наиболее тесно связанная с результативным признаком переменная и составляется уравнение регрессии. Затем находят разности фактических и выравненных значений и эти разности (остатки) рассматриваются как значения результативной переменной. Для остатков подбирается одна из оставшихся независимых переменных и т. д. На каждой стадии проверяется значимость регрессии. Как только обнаружится незначимость, процесс прекращается и окончательное уравнение получается суммированием уравнений, полученных на каждой стадии за исключением последней.

Ступенчатый регрессионный метод менее точен, чем предыдущие, но не столь громоздок. Он оказывается полезным в случаях, когда необходимо внести содержательные правки в уравнение. Так, для изучения факторов, влияющих на цены угля в Санкт-Петербурге в конце XIX— начале XX в., было получено уравнение множественной регрессии. В него вошли следующие переменные: цены угля в Лондоне, добыча угля в России и экспорт из России. Здесь не обосновано появление в модели такого фактора, как добыча угля, поскольку Санкт-Петербург работал исключительно на импортном угле. Модели легко придать экономический смысл, если независимую переменную «добыча» заменить независимой переменной «импорт». Формально такая замена возможна, поскольку между импортом и добычей существует тесная связь. Пользуясь ступенчатым методом, исследователь может совершить эту замену, если предпочтет содержательно интерпретируемый фактор.

Видео:Метод наименьших квадратов. Случай линейной регрессииСкачать

§ 4. Нелинейная регрессия и нелинейная корреляция

Построение уравнений нелинейной регрессии. До сих пор мы, в основном, изучали связи, предполагая их линейность. Но не всегда связь между признаками может быть достаточно хорошо представлена линейной функцией. Иногда для описания существующей связи более пригодными, а порой и единственно возможными являются более сложные нелинейные функции. Ограничимся рассмотрением наиболее простых из них.

Одним из простейших видов нелинейной зависимости является парабола, которая в общем виде может быть представлена функцией (6.2):

Неизвестные параметры а 0 , а 1 , а 2 находятся в результате решения следующей системы уравнений:

Дает ли преимущества описание связи с помощью параболы по сравнению с описанием, построенным по гипотезе линейности? Ответ на этот вопрос можно получить, рассчитав последовательный F-критерий, как это делалось в случае множественной регрессии (см. пример 16).

На практике для изучения связей используются полиномы более высоких порядков (3-го и 4-го порядков). Составление системы, ее решение, а также решение вопроса о полезности повышения порядка функции для этих случаев аналогичны описанным. При этом никаких принципиально новых моментов не возникает, но существенно увеличивается объем расчетов.

Кроме класса парабол для анализа нелинейных связей можно применять и другие виды функций. Для расчета неизвестных параметров этих функций рекомендуется использовать метод наименьших квадратов, как наиболее мощный и широко применяемый.

Однако метод наименьших квадратов не универсален, поскольку он может использоваться только при условии, что выбранные для выравнивания функции линейны по отношению к своим параметрам. Не все функции удовлетворяют этому условию, но большинство применяемых на практике с помощью специальных преобразований могут быть приведены к стандартной форме функции с линейными параметрами.

Рассмотрим некоторые простейшие способы приведения функций с нелинейными параметрами к виду, который позволяет применять к ним метод наименьших квадратов.

Функция не является линейной относительно своих параметров.

Прологарифмировав обе части приведенного равенства

получим функцию, линейную относительно своих новых параметров:

Кроме логарифмирования для приведения функций к нужному виду используют обратные величины.

с помощью следующих переобозначений:

может быть приведена к виду

Подобные преобразования расширяют возможности использования метода наименьших квадратов, увеличивая число функций, к которым этот метод применим.

Измерение тесноты связи при криволинейной зависимости. Рассмотренные ранее линейные коэффициенты корреляции оценивают тесноту взаимосвязи при линейной связи между признаками. При наличии криволинейной связи указанные меры связи не всегда приемлемы. Разберем подобную ситуацию на примере.

Пример 17. В 1-м и 2-м столбцах табл. 5 приведены значения результативного признака у и факторного признака х (данные условные). Поставив вопрос о тесноте связи между ними, рассчитаем парный линейный коэффициент корреляции по формуле (6.3). Он оказался равным нулю, что свидетельствует об отсутствии линейной связи. Тем не менее связь между признаками существует, более того, она является функциональной и имеет вид

Для измерения тесноты связи при криволинейной зависимости используется индекс корреляции, вычисляемый по формуле

где у i —i-e значение результативного признака; ŷ i —i-e выравненное значение этого признака; —среднее арифметическое значение результативного признака.

Числитель формулы (6.27) характеризует разброс выравненных значений результативного признака. Поскольку изменения выравненных, т. е. вычисленных по уравнению регрессии, значений признака происходят только в результате изменения факторного признака х. то числитель измеряет разброс результативного признака, обусловленный влиянием на него факторного признака. Знаменатель же измеряет разброс признака-результата, который определен влиянием на него всех факторов, в том числе и учтенного. Таким образом, индекс корреляции оценивает участие данного факторного признака в общем действии всего комплекса факторов, вызывающих колеблемость результативного признака, тем самым определяя тесноту зависимости признака у от признака х. При этом, если признак х не вызывает никаких изменений признака у, то числитель и, следовательно, индекс корреляции равны 0. Если же линия регрессии полностью совпадает с фактическими данными, т. е. признаки связаны функционально, как в примере 17, то индекс корреляции равен 1. В случае линейной зависимости между х и у индекс корреляции численно равен линейному коэффициенту корреляции г. Квадрат индекса корреляции совпадает с введенным ранее (6.21) коэффициентом детерминации. Если же вопрос о форме связи не ставится, то роль коэффициента детерминации играет квадрат корреляционного отношения η 2 y/x (6.12).

Таковы основные принципы и условия, методика и техника применения корреляционного и регрессионного анализа. Их подробное рассмотрение обусловлено тем, что они являются высокоэффективными и потому очень широко применяемыми методами анализа взаимосвязей в объективном мире природы и общества. Корреляционный и регрессионный анализ широко и успешно применяются и в исторических исследованиях.

🎦 Видео

Множественная регрессияСкачать

Линейная регрессияСкачать

Парная регрессия: линейная зависимостьСкачать

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]Скачать

Эконометрика. Линейная парная регрессияСкачать

Парная нелинейная регрессияСкачать