Опубликован: 10.09.2016 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Лекция 3:

Множественная регрессия

3.5. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии и проверка гипотезы об их значимости

В условиях Гаусса - Маркова оценки b_{i}имеют нормальное распределение и, как установлено ранее, M(b_{i}) = \beta _{i}. Обозначим дисперсию этих оценок \sigma ^{2}(b_{i}). Тогда случайная величина является нормированной нормально распределенной величиной, т.е. имеет нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию. Вместе с тем можно показать, что отношение имеет распределение \chi^{2}. Поэтому выражение


(3.22)

имеет распределение Стьюдента с числом степеней свободы \nu (b_{i}). Если \alpha выбранный уровень значимости, то по таблицам распределения определяем значение t_{krit}, для которого неравенство -t_{krit} <= t_{i} <= t_{krit} справедливо с вероятностью 1 - \alpha. Из равенства (3.21) и последнего неравенства получаем

b_{i} - t_{krit}S(b_{i}) <= b_{i} <= b_{i} + t_{krit}S(b_{i}). (3.23)

Учитывая соотношение (3.15), окончательно имеем

b_{i} - t_{krit}\sqrt{ciiSост} <= \beta _{i} <=b_{i} +t_{krit}\sqrt{ciiSост}. (3.24)

Оценка неравенства (3.24) позволяет проверить гипотезу о равенстве нулю неизвестного параметра \beta _{i}. Если эта гипотеза справедлива, то выборочная оценка \beta _{i} может отличаться от нуля лишь за счет случSайных возмущений. Рассмотрим выражение (3.22) при . Определив по таблицам распределения t_{krit} по заданному уровню значимости a и известному числу степеней свободы \nu _{ост} = N - k - 1, соответствующему S_{ост}, делаем вывод:

  1. если |t_{i}| > t_{krit}, то коэффициент b_{i} значим, т.е. b_{i} \ne 0;
  2. если |t_{i}| < t_{krit}, то коэффициент b_{i} незначимо отличается от нуля и соответствующим слагаемым в регрессионной модели, возможно, следует пренебречь.
Инесса Воробьева
Инесса Воробьева

В дисциплине "Основы эконометрики" тест 6 дается по теме 7.

Вера Борисова
Вера Борисова
Россия
Студентик Студент
Студентик Студент
Россия