Заключение.

Широкое применение линейной регрессии обусловлено тем, что достаточно большое количество реальных процессов в экономике и бизнесе можно с достаточной точностью описать линейными моделями. В Data Mining, регрессия широко используется для решения задач прогнозирования и численного предсказания.

Метод наименьших квадратов (МНК) является одним из наиболее разработанных и распространенных вследствие своей относительной простоты и эффективности методов оценки параметров линейных эконометрических моделей

Термин МНК был впервые использован в работе А. М.Лежандра в 1805 г. Можно выделить следующие достоинства метода:

а) расчеты сводятся к механической процедуре нахождения коэффициентов;

б) доступность полученных математических выводов.

Основным недостатком МНК является чувствительность оценок к резким выбросам, которые встречаются в исходных данных.

МНК позволяет зная общий вид функции найти ее конкретный вид (коэффициенты) который наилучшим образом вписывается в экспериментальные данные.

Особенностью МНК является то, что число уравнений превышает число неизвестных коэффициентов в функции f(x). Таким образом, в общем случае точного решения системы не существует. Кроме того следует обратить внимание, что система решается не относительно x_n, а относительно неизвестных коэффициентов функции f(x).

Основная идея МНК состоит в том, чтобы при нахождении конкретного вида функции минимизировать сумму квадратов ошибок во всех исходных уравнениях.

Список использованной литературы.

1. Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие. - М.: Новое знание, 2001. - 408с.

2. Лукъяненко И.Г., Красникова Л.И. Эконометрика. - М.: КОО, 1998. - 494с.

3. Мангус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 1997. - 248с.

4. Наконечный С.И., Терещенко Т.О., Романюк Т.п. Эконометрия: Учебник. - Вид. 2-ге, допов. но перероб. - К.: КНЕУ, 2000 - 296 с.

5. Тихомиров Н.П. Эконометрика / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. – М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2002.- 640 с.

6. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И.Елисеевой. - М: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

* Напомним, что асимптотическая несмещенность оценок является достаточным условием их состоятельности.