Embedded Files
Метод наименьших квадратов для построения регрессионной модели может использоваться только при условии выполнения предпосылок.
Предпосылки МНК:
Предпосылки МНК:
- остатки модели случайны и не зависимы от значений факторов;
- остатки имеют нулевое математическое ожидание: M(ei) = 0;
- дисперсия остатков постоянна: D(ei) = const;
- остатки не зависят друг от друга: cov (ei ; ej) = 0, i ≠ j ;
- остатки являются нормально распределенной случайной величиной.
В идеале точки на графике зависимости значений остатков от значений фактора должны располагаться вдоль горизонтальной полосы, в середине которой находится ось Ox. Такой график будет говорить о выполнении всех предпосылок МНК. Случайный разброс будет говорить о выполнении первого условия. Ось x в центре горизонтальной полосы - второго. Одинаковый разброс вдоль всей полосы - третьего.
Остатки с постоянной дисперсией называются гомоскедастичными. Если дисперсия остатков непостоянна, то их называют гетероскедастичными. Гетероскедастичность остатков отражается на графике непостоянным разбросом точек вдоль горизонтальной оси.
Дисперсия остатков увеличивается с ростом значений x
Дисперсия остатков увеличивается с ростом значений x
Дисперсия остатков уменьшается с ростом значений x
Дисперсия остатков уменьшается с ростом значений x
Дисперсия остатков изменяется согласно некоторой закономерности
Дисперсия остатков изменяется согласно некоторой закономерности
Google Sites
Report abuse