Метод наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии

8

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

1. Метод наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии

2. Найти коэффициент эластичности для указанной модели в заданной точке X. Сделать экономический анализ.

Модель: Y = (2/X) + 5; X = 0;

Нелинейную зависимость принять

1. Метод наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии

Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой эконометрической интерпретации ее параметров. Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида:

Y = а + bx или Y = a + bx + ?;

Уравнение вида Y = а + bx позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака, подставляя в него фактические значения фактора X. На графике теоретические значения представляют линию регрессии.

Рисунок 1 - Графическая оценка параметров линейной регрессии

Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров - а и b. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Можно обратится к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию. Далее по графику можно определить значения параметров. Параметр a определим как точку пересечения линии регрессии с осью OY, а параметр b оценим, исходя из угла наклона линии регрессии, как dy/dx, где dy - приращение результата y, а dx - приращение фактора x, т.е. Y = а + bx.

Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов(МНК).

МНК позволяет получить такие оценки параметров a и b, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака (y) от расчетных (теоретических) минимальна:

?(Yi - Y xi)2 > min

Иными словами, из всего множества линий линия регрессии на графике выбирается так, чтобы сумма квадратов расстояний по вертикали между точками и этой линией была бы минимальной.

?i = Yi - Y xi.

следовательно ??i2 > min

Рисунок 2 - Линия регрессии с минимальной дисперсией остатков

Чтобы найти минимум функции, надо вычислить частные производные по каждому из параметров a и b и приравнять их к нулю.

Обозначим ??i2 через S, тогда

S = ? (Y -Y xi)2 =?(Y-a-bx)2;

Дифференцируем данное выражение, решаем систему нормальных уравнений, получаем следующую формулу расчета оценки параметра b:

b = (ух - у*x)/(x2-x2).

Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу. Например, если в функции издержек Y = 3000 + 2x (где x - количество единиц продукции, у - издержки, тыс. грн.) с увеличением объема продукции на 1 ед. издержки производства возрастают в среднем на 2 тыс. грн., т.е. дополнительный прирост продукции на ед. потребует увеличения затрат в среднем на 2 тыс. грн.

Возможность четкой экономической интерпретации коэффициента регрессии сделала линейное уравнение регрессии достаточно распространенным в эконометрических исследованиях.

2. Найти коэффициент эластичности для указанной модели в заданной точке X. Сделать экономический анализ.

Модель: Y = (2/X) + 5; X = 0;

Известно, что коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%. Формула расчета коэффициента эластичности:

Э = f?(x) X/Y,

где f?(x) - первая производная, характеризующая соотношение прироста результата и фактора для соответствующей формы связи.

Y = (2/X) + 5,

f?(x) = -2/x2;

Следовательно получим следующее математическое выражение

Э = =

При заданном значении X = 0 получим, что коэффициент эластичности равен Э = -1.

Допустим, что заданная функция Y = (2/X) + 5 определяет зависимость спроса от цены. В этом случае с ростом цены на 1% спрос снижается в среднем на 1%.

Нелинейную зависимость принять

Задание №1

Построим линейную зависимость показателя от первого фактора.

Обозначим: сбор овощей с 1 Га как X1, а уровень убыточности как Y.

Найдем основные числовые характеристики.

1. Объем выборки n = 15 - суммарное число наблюдений.

2. Минимальное значение величины сбора овощей Х=18,7;

Максимальное значение сбора овощей Х=101,3;

Минимальное значение величины уровня убыточности Y=8,8;

Максимальное значение величины уровня убыточности Y=78,8;

3. Среднее значение:

X = ?xi.

Среднее значение величины сбора овощей X = 778,9/15 = 51,926.

Среднее значение величины уровня убыточности Y = 563,5/15 = 37,566.

4. Дисперсия

D(X) = ? (Xi - X)2 = 588.35 D(Y) = ?(Yi - Y)2 = 385,57.

5. Среднеквадратическое отклонение:

?x=v588.35 = 24.25, значит среднее сбора овощей в среднем от среднего значения составляет 24,25%.

?y=v385.17 = 19.63, значит среднее уровня убыточности всей сельскохозяйственной продукции в среднем от среднего значения составляет 19,63%.

Для начала нужно определить, связаны ли X1 и Y между собой, и, если да, то определить формулу связи. По таблице строим корреляционное поле (диаграмму рассеивания). Точка с координатами (X, Y) = (51,926; 37,566) называется центром рассеяния. По виде корреляционного поля можно предположить, что зависимость между X1 и Y линейная (стр.). Для определения тесноты линейной связи найдем коэффициент корреляции:

?(Xi - X) (Yi - Y)

rxy = = 403.64 / 24.25 х 19,63 = 0,856;

Так как 0,6 ? rxy <0,9 то линейная связь между X1 и Y - достаточная. Попытаемся описать связь между X1 и Y зависимостью Y=b0+b1X. Параметры b0, b1 найдем по МНК.

b1 = rxy ?x ?y = -0,856 х 19,63. 24,25 = -0,696;

b0 = y - b1X = 37.566 + 0.696 х 51.92 = 73.70

Так как b1 < 0, то зависимость между X1 и Y обратная: с ростом сбора овощей уровень убыточности сельскохозяйственной продукции падает. Проверим значимость коэффициентов b0, b1.

Значимость коэффициентов b может быть проверена с помощью критерия Стьюдента:

tнабл = b0/?b0 = 73.70/6.53 = 11.28;

Значимость tнабл равна 0,00000007, т.е. 0,000007%. Так как это значение меньше 5%, то коэффициент b0 статистически значим.

tнабл = b1/?b1 = -0,696/0,1146 = -6,0716;

Значимость tнабл равна 0,000039, т.е. 0,0039%. Так как это значение меньше 5%, то коэффициент b1 статистически значим.

Получили модель связи сбора овощей и уровня убыточности сельскохозяйственной продукции:

Y = 73.70 - 0.6960X

После того, как была построена модель, необходимо проверить ее на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией SSR = ?(?-y)2 = 3990,5;

Остатки, необъясненный разброс SSЕ = ?(?-yi)2 = 1407,25;

Общий разброс данных SSY = ?(yi-y)2 = 5397,85;

Для анализа общего качества оценной линейной регрессии найдем коэффициент детерминации: R2 = SSR/SSY = 0.7192;

Разброс данных объясняется линейной моделью на 72% и на 28% - случайными ошибками.

Вывод: Качество модели хорошее

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки этой гипотезы сравниваются между собой величины:

MSR = SSR / K1 = 3990.5946/ K1 = 3990.5946. Отсюда K1 = 1.

MSE = SSE / K2 = 1407.25 / K2 = 108.25. Отсюда K2 = 13.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера Fнабл= MSR/MSE.

Значимость этого значения ? = 0,00004, т.е. процент ошибки равен 0,004%. Так как это значение меньше 5%, то найденная модель считается адекватной.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза [18.7; 101.3]. Допустим это точка X1 = 50.

Рассчитываем прогнозные значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза Y(х = 50) = 73.7085 - 0.6960 х 50 = 38.9.

Найдем полуширину доверительного интервала в каждой точке выборки Xпр

Отсюда получим, что ? = 23,22.

В приведенной формуле:

?е = MSE = 108.25 = 10.40 - среднеквадратичное отклонение выборочных точек от линии регрессии.

ty = 2,16 - критическая точка распределения Стъюдента для надежности ? = 0,95 и K2 = 13 при n = 15.

SX = ?(xi-x)2 или

SX = (n - 1) х D(X) = 14 х 588 х 39 = 8237,46;

Прогнозируемый доверительный интервал для любого X1 такой (? - ?; ? + ?).

Совокупность доверительных интервалов для всех X1 из области прогнозов образует доверительную область, которая представляет область заключения между двумя гиперболами. Наиболее узкое место в точке X.

Прогноз для Х1 составит от 15,7 до 62,1 с гарантией 95%. То есть можно сказать, что при сборе овощей 50 центнеров с 1 га уровень убыточности сельскохозяйственной продукции можно спрогнозировать на уровне 15,7% - 62,1%.

Найдем эластичность Y = 73.70 - 0.6960X.

В нашем случае (для линейной модели) Ex = -0.6960X/(73.70 - 0.6960X).

В численном выражении это составит:

Eх=50 = -0,6960?50 / (73.70 - 0.6960?50) = - 0,8946;

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении величины Х1 на 1% показатель Y уменьшается на 0,8946%.

Например, если Х1 = 50,5 (т.е. увеличился на 1%), то Y = 38.9 + 38.9?(-0,008946) = 38,5520006.

Проверим и Yх =50,5 = 73.70 - 0.6960X = 73.70 - 0.6960 ? 50,50 = 38,552.

Задание №2

Построим нелинейную зависимость показателя от второго фактора.

Обозначим: затраты труда, человеко-часов на 1 ц - X2, а уровень убыточности как Y.

Найдем основные числовые характеристики.

6. Объем выборки n = 15 - суммарное число наблюдений.

7. Минимальное значение величины трудоемкости Х2=2,3;

Максимальное значение трудоемкости Х2=56,6;

Минимальное значение величины уровня убыточности Y=8,8;

Максимальное значение величины уровня убыточности Y=78,8;

8. Среднее значение:

X = ?xi.

Среднее значение величины трудоемкости X2 = 321,8/15 = 26,816.

Среднее значение величины уровня убыточности Y = 563,5/15 = 37,566.

9. Дисперсия

D(X) = ? (Xi - X)2 = 254,66 D(Y) = ?(Yi - Y)2 = 385,56

10. Среднеквадратическое отклонение:

?x=v254,66 = 15,95 значит среднее трудоемкости в среднем от среднего значения составляет 15,95%.

?y=v385.17 = 19.63, значит среднее уровня убыточности всей сельскохозяйственной продукции в среднем от среднего значения составляет 19,63%.

Для начала нужно определить, связаны ли X1 и Y между собой, и, если да, то определить формулу связи. По таблице строим корреляционное поле (диаграмму рассеивания). Точка с координатами (X, Y) = (26,816; 37,566) называется центром рассеяния. По виде корреляционного поля можно предположить, что зависимость между X1 и Y нелинейная (стр.), а именно имеет зависимость .

Путем преобразования нелинейную зависимость приведем к линейной V = b0 + b1U.

Для начала заменим переменные U = x, а V = ln(Y).

Найдем конкретные значения V и U (стр.), затем строим корреляционное поле (стр.) и находим результаты регрессивной статистики.

Для определения тесноты линейной связи V = b0 + b1U найдем коэффициент корреляции:

?(Ui - U) (Vi - V)

rvu = = 403.64 / 24.25 х 19,63 = 0,856;

Так как 0,6 ? rxy <0,9 то линейная связь между X1 и Y - достаточная. Попытаемся описать связь между X1 и Y зависимостью Y=b0+b1X. Параметры b0, b1 найдем по МНК.

b1 = rvu ?v ?u = -0,856 х 19,63. 24,25 = -0,696;

b0 = y - b1X = 37.566 + 0.696 х 51.92 = 73.70

Так как b1 < 0, то зависимость между X1 и Y обратная: с ростом сбора овощей уровень убыточности сельскохозяйственной продукции падает. Проверим значимость коэффициентов b0, b1.

Значимость коэффициентов b может быть проверена с помощью критерия Стьюдента:

tнабл = b0/?b0 = 73.70/6.53 = 11.28;

Значимость tнабл равна 0,00000007, т.е. 0,000007%. Так как это значение меньше 5%, то коэффициент b0 статистически значим.

tнабл = b1/?b1 = -0,696/0,1146 = -6,0716;

Значимость tнабл равна 0,000039, т.е. 0,0039%. Так как это значение меньше 5%, то коэффициент b1 статистически значим.

Получили модель связи сбора овощей и уровня убыточности сельскохозяйственной продукции:

Y = 73.70 - 0.6960X

После того, как была построена модель, необходимо проверить ее на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией SSR = ?(?-y)2 = 3990,5;

Остатки, необъясненный разброс SSЕ = ?(?-yi)2 = 1407,25;

Общий разброс данных SSY = ?(yi-y)2 = 5397,85;

Для анализа общего качества оценной линейной регрессии найдем коэффициент детерминации: R2 = SSR/SSY = 0.7192;

Разброс данных объясняется линейной моделью на 72% и на 28% - случайными ошибками.

Вывод: Качество модели хорошее

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки этой гипотезы сравниваются между собой величины:

MSR = SSR / K1 = 3990.5946/ K1 = 3990.5946. Отсюда K1 = 1.

MSE = SSE / K2 = 1407.25 / K2 = 108.25. Отсюда K2 = 13.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера Fнабл= MSR/MSE.

Значимость этого значения ? = 0,00004, т.е. процент ошибки равен 0,004%. Так как это значение меньше 5%, то найденная модель считается адекватной.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза [18.7; 101.3]. Допустим это точка X1 = 50.

Рассчитываем прогнозные значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза Y(х = 50) = 73.7085 - 0.6960 х 50 = 38.9.

Найдем полуширину доверительного интервала в каждой точке выборки Xпр

Отсюда получим, что ? = 23,20.

В приведенной формуле:

?е = MSE = 108.25 = 10.40 - среднеквадратичное отклонение выборочных точек от линии регрессии.

ty = 2,16 - критическая точка распределения Стъюдента для надежности ? = 0,95 и K2 = 13 при n = 15.

SX = ?(xi-x)2 или

SX = (n - 1) х D(X) = 14 х 588 х 39 = 8237,46;

Прогнозируемый доверительный интервал для любого X1 такой (? - ?; ? + ?).

Совокупность доверительных интервалов для всех X1 из области прогнозов образует доверительную область, которая представляет область заключения между двумя гиперболами. Наиболее узкое место в точке X.

Прогноз для Х1 составит от 15,7 до 62,1 с гарантией 95%. То есть можно сказать, что при сборе овощей 50 центнеров с 1 га уровень убыточности сельскохозяйственной продукции можно спрогнозировать на уровне 15,7% - 62,1%.

Найдем эластичность Y = 73.70 - 0.6960X.

В нашем случае (для линейной модели) Ex = -0.6960X/(73.70 - 0.6960X).

В численном выражении это составит:

Eх=50 = -0,6960?50 / (73.70 - 0.6960?50) = - 0,8946;

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении величины Х1 на 1% показатель Y уменьшается на 0,8946%.

Например, если Х1 = 50,5 (т.е. увеличился на 1%), то Y = 38.9 + 38.9?(-0,008946) = 38,5520006.

Проверим и Yх =50,5 = 73.70 - 0.6960X = 73.70 - 0.6960 ? 50,50 = 38,552.

Задание №3

Построим линейную зависимость показателя от двух факторов.

Обозначим: сбор овощей с 1 га как X1, затраты труда, человеко-часов на 1 ц - X2, а уровень убыточности как Y.

Найдем основные числовые характеристики.

1. Объем выборки n = 15 - суммарное число наблюдений

2. Минимальное значение величины сбора овощей Х1=18,7;

Максимальное значение сбора овощей Х1=101,3;

Минимальное значение величины трудоемкости Х2=2,3;

Максимальное значение трудоемкости Х2=56,6;

Минимальное значение величины уровня убыточности Y=8,8;

Максимальное значение величины уровня убыточности Y=78,8;

3. Среднее значение:

X = ?xi.

Среднее значение величины сбора овощей X = 778,9/15 = 51,926.

Среднее значение величины трудоемкости X2 = 321,8/15 = 26,816.

Среднее значение величины уровня убыточности Y = 563,5/15 = 37,566.

4. Дисперсия

D(X) = ? (Xi - X)2 = 254,66 D(Y) = ?(Yi - Y)2 = 385,56

5. Среднеквадратическое отклонение:

?x=v254,66 = 15,95 значит среднее трудоемкости в среднем от среднего значения составляет 15,95%.

?y=v385.17 = 19.63, значит среднее уровня убыточности всей сельскохозяйственной продукции в среднем от среднего значения составляет 19,63%.

Для начала нужно определить, связаны ли X1 и Y между собой, и, если да, то определить формулу связи. По таблице строим корреляционное поле (диаграмму рассеивания). Точка с координатами (X, Y) = (26,816; 37,566) называется центром рассеяния. По виде корреляционного поля можно предположить, что зависимость между X1 и Y нелинейная (стр.), а именно имеет зависимость .

Путем преобразования нелинейную зависимость приведем к линейной V = b0 + b1U.

Для начала заменим переменные U = x, а V = ln(Y).

Найдем конкретные значения V и U (стр.), затем строим корреляционное поле (стр.) и находим результаты регрессивной статистики.

Для определения тесноты линейной связи V = b0 + b1U найдем коэффициент корреляции:

?(Ui - U) (Vi - V)

rvu = = 403.64 / 24.25 х 19,63 = 0,856;

Так как 0,6 ? rxy <0,9 то линейная связь между X1 и Y - достаточная. Попытаемся описать связь между X1 и Y зависимостью Y=b0+b1X. Параметры b0, b1 найдем по МНК.

и1 = кчн ?н. ?ч = -0,856 х 19,63. 24,25 = -0,696;

b0 = y - b1X = 37.566 + 0.696 х 51.92 = 73.70

Так как b1 < 0, то зависимость между X1 и Y обратная: с ростом сбора овощей уровень убыточности сельскохозяйственной продукции падает. Проверим значимость коэффициентов b0, b1.

Значимость коэффициентов b может быть проверена с помощью критерия Стьюдента:

tнабл = b0/?b0 = 73.70/6.53 = 11.28;

tнабл = b1/?b1 = -0,696/0,1146 = -6,0716;

Значимость tнабл равна 0,000039, т.е. 0,0039%. Так как это значение меньше 5%, то коэффициент b1 статистически значим.

Получили модель связи сбора овощей и уровня убыточности сельскохозяйственной продукции:

Y = 73.70 - 0.6960X

После того, как была построена модель, необходимо проверить ее на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией SSR = ?(?-y)2 = 3990,5;

Остатки, необъясненный разброс SSЕ = ?(?-yi)2 = 1407,25;

Общий разброс данных SSY = ?(yi-y)2 = 5397,85;

Для анализа общего качества оценной линейной регрессии найдем коэффициент детерминации: R2 = SSR/SSY = 0.7192;

Разброс данных объясняется линейной моделью на 72% и на 28% - случайными ошибками.

Вывод: Качество модели хорошее

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки этой гипотезы сравниваются между собой величины:

MSR = SSR / K1 = 3990.5946/ K1 = 3990.5946. Отсюда K1 = 1.

MSE = SSE / K2 = 1407.25 / K2 = 108.25. Отсюда K2 = 13.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера Fнабл= MSR/MSE.

Значимость этого значения ? = 0,00004, т.е. процент ошибки равен 0,004%. Так как это значение меньше 5%, то найденная модель считается адекватной.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза [18.7; 101.3]. Допустим это точка X1 = 50.

Рассчитываем прогнозные значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза Y(х = 50) = 73.7085 - 0.6960 х 50 = 38.9.

Найдем полуширину доверительного интервала в каждой точке выборки Xпр

? = ?е ty 1 + + = 10.4 ? 2.016 1 + +

Отсюда получим, что ? = 23,20.

В приведенной формуле:

?е = MSE = 108.25 = 10.40 - среднеквадратичное отклонение выборочных точек от линии регрессии.

ty = 2,16 - критическая точка распределения Стъюдента для надежности ? = 0,95 и K2 = 13 при n = 15.

SX = ?(xi-x)2 или

SX = (n - 1) х D(X) = 14 х 588 х 39 = 8237,46;

Прогнозируемый доверительный интервал для любого X1 такой (? - ?; ? + ?).

Совокупность доверительных интервалов для всех X1 из области прогнозов образует доверительную область, которая представляет область заключения между двумя гиперболами. Наиболее узкое место в точке X.

Прогноз для Х1 составит от 15,7 до 62,1 с гарантией 95%. То есть можно сказать, что при сборе овощей 50 центнеров с 1 га уровень убыточности сельскохозяйственной продукции можно спрогнозировать на уровне 15,7% - 62,1%.

Найдем эластичность Y = 73.70 - 0.6960X.

В нашем случае (для линейной модели) Ex = -0.6960X/(73.70 - 0.6960X).

В численном выражении это составит:

Eх=50 = -0,6960?50 / (73.70 - 0.6960?50) = - 0,8946;

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении величины Х1 на 1% показатель Y уменьшается на 0,8946%.

Например, если Х1 = 50,5 (т.е. увеличился на 1%), то Y = 38.9 + 38.9?(-0,008946) = 38,5520006.

Проверим и Yх =50,5 = 73.70 - 0.6960X = 73.70 - 0.6960 ? 50,50 = 38,552.