- •1. Функциональная и корреляционная зависимости.
- •2. Корреляционный анализ, решаемые задачи с помощью корреляционного анализа.
- •3. Парная корреляция. Оценка значимости коэффициента парной корреляции.
- •4. Линейное уравнение регрессии, коэффициенты модели.
- •5. Метод наименьших квадратов.
- •6. Вычисление к-тов линейного уравнения регрессии.
- •7. Оценка адекватности модели прогнозирования.
- •8. Оценка точности модели, критерий Фишера
- •9. Построение доверительного интервала для точечного прогноза по линейной модели.
- •10. Оценка точности модели. Среднее по модулю значение относительной ошибки.
- •11. Построение модели в виде гиперболической функции
- •12. Построение модели в виде степенной функции.
- •13. Построение модели в виде показательной функции.
- •16.Уравнение линейной множественной регрессии, нахождение к-тов модели.
- •17. Требования к исходным данным при построении многофакторных моделей.
- •18. Нахождение коэффициентов многофакторной линейной модели прогнозирования.
- •19. Система нормальных уравнений для многофакторных моделей прогнозирования.
- •20. Линейное уравнение множественной регрессии, вычисление статистических характеристик.
- •21. Оценка адекватности уравнения множественной регрессии.
- •22. Оценка значимости факторов по к-там эластичности и к-там корреляции.
- •23. Построение точечного прогноза для многофакторных моделей.
- •24. К-ты эластичности и бета-к-ты, их смысл.
- •25. Вычисление к-та эластичности и бета-к-та.
- •26. К-т детерминации и его смысл
- •27. Оценка устойчивости факторов по к-ту эластичности и бета-к-ту.
- •28. Проверка выполнения предпосылок регрессионного анализа.
- •29. Проверка гипотезы о случайности ряда остатков.
- •30. Проверка гипотезы о нормальном распределении ряда остатков.
- •31. D-критерий Дарбина-Уотсона.
- •32. Классификация эконометрических моделей.
- •33. Система независимых уравнений, нахождение к-тов модели.
- •34. Система рекурсивных уравнений, определение к-тов модели.
- •35. Система независимых уравнений, определение идентифицируемости.
- •36. Необходимые и достаточные условия идентификации системы функциональных моделей.
- •37. Оценивание к-тов структурной модели косвенным мнк.
- •39. Назначение и сущность кластерного анализа.
- •40. Дискриминантный анализ, постановка задачи.
- •41.Компонентный анализ и метод главных компонент. Сущность и назначение методов.
41.Компонентный анализ и метод главных компонент. Сущность и назначение методов.
Компонентный анализ является методом определения структурной зависимости между случайными переменными. В результате его использования получается сжатое описание малого объема, несущее почти всю информацию, содержащуюся в исходных данных. Главные компоненты получаются из исходных переменных путем целенаправленного вращения, т.е. как линейные комбинации исходных переменных. Вращение производится таким образом, чтобы главные компоненты были ортогональны и имели максимальную дисперсию среди возможных линейных комбинаций исходных переменных X. При этом переменные не коррелированы между собой и упорядочены по убыванию дисперсии (первая компонента имеет наибольшую дисперсию). Кроме того, общая дисперсия после преобразования остается без изменений.
Метод главных компонент позволяет уменьшить высокую мультиколлениарность объясняющих переменных х. Суть м-да – сократить число объясняющих переменных до наиболее существенно влияющих факторов. Это достигается путем линейного преобразования всех объясняющих переменных в новые переменные, так называемые главные компоненты. Однако этот м-д обладает недостатками:
– главным компонентам трудно подбирать экономический смысл, что затрудняет экономическую интерпретацию оценок параметров уравнения регрессии;
– оценки параметров в уравнении получены не по исходным переменным, а по главным компонентам.
Этот м-д применяется в основном для оценки значения регрессии и для определения прогнозных значений результирующей переменной.