3. Парная и множественная регрессия.

Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу статистической связи, вторая исследует её форму.

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин, а множество всех факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений выражается в общем случае уравнением:

, которое адекватно отражает реальное моделируемое явление.

Одной из проблем построения уравнения регрессии является её размерность, т.е. определение числа факторных признаков, включаемых в модель. Их число должно быть оптимальным. Практика выработала критерий, позволяющий установить количество факторных признаков, включаемых в модель. Число факторных признаков (k) должно быть в 5-6 раз меньше объема изучаемой совокупности.

По форме зависимости различают:

1) линейную регрессию, которая выражается уравнением прямой, вида:

нелинейную регрессию, которая выражается уравнениями вида:

парабола - ;

гипербола -

По направлению связи различают:

- прямую регрессию (положительную), возникающую при условии, если с увеличением или уменьшением независимой величины значения зависимой также соответственно увеличиваются или уменьшаются.

- обратную (отрицательную) регрессию, появляющуюся при условии, что с увеличением или уменьшением независимой величины, зависимая соответственно уменьшается или увеличивается.

Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и факторным.

Определить тип уравнения можно, исследуя зависимость графически или аналитически: если результативный и факторный признаки возрастают одинаково, примерно в арифметической прогрессии, то связь - линейная, а при обратной связи - гиперболическая. Если факторный признак увеличивается в арифметической прогрессии, а результативный - значительно быстрее, то используется параболическая, или степенная регрессия.

Оценка параметров уравнения регрессии (а0, а1, а2) осуществляется методом наименьших квадратов, в основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности.

Будем считать, что две величины Х и У взаимосвязаны между собой, причем У находится в некоторой зависимости от Х, т.е. У - зависимая величина, а Х - независимая.

Сущность метода заключается в нахождении параметров (а0, а1), при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по выбранному уравнению:

Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид:

где n - объем исследуемой совокупности (число единиц наблюдения)

В уравнениях регрессии параметр а0 показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных (невыделенных для исследования) факторов, параметр а1 (в уравнениях параболы и а2) показывает насколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения.

Проделав аналогичные рассуждения (как в линейной регрессии) для нахождения параметров гиперболы, можно получить систему уравнений:

Изучение связи между тремя и более связанными между собой признаками носит название множественной регрессии. При исследовании зависимостей методами множественной регрессии задача формулируется так же, как и при использовании парной регрессии, т.е. требуется определить аналитическое выражение связи между результативным признаком (У) и факторными признаками (х1, х2, … , хк), найти функцию

Все реально существующие зависимости можно описать, используя 5 типов моделей:

линейная -

степенная -

показательная -

параболическая -

гиперболическая -

где Y1,2,3,…,k - теоретические значения результативного признака, полученные в результате подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии;

х1, х2, …, хк - факторные признаки;

а0, а1, …, ак - параметры модели (коэффициенты регрессии)

Важным этапом построения является отбор и последующее включение факторных признаков. Сложность заключается в том, что все факторные признаки находятся в зависимости один от другого. Отбор признаков осуществляется при помощи двух методов: метода экспертных оценок и шаговой регрессии.

Метод экспертных оценок основан на расчете и анализе непараметрических показателей связи: ранговых коэффициентов корреляции Спирмена, Кендалла и конкордации.

Сущность метода шаговой регрессии заключается в последовательном включении факторов в уравнение регрессии и последующей проверке их значимости. Если при включении в модель соответствующего факторного признака величина множественного коэффициента корреляции увеличивается, а коэффициенты регрессии не изменяются (или меняются несущественно), то включение данного признака в уравнение регрессии необходимо. Если же при включении в модель факторного признака коэффициенты регрессии меняют величину, свой знак на противоположный, множественный коэффициент корреляции не возрастает, то данный факторный признак нецелесообразен.

Аналитическая форма выражения связи результативного признака и ряда факторных называется уравнением регрессии. Параметры уравнения могут быть найдены графически или аналогично парной корреляции - методом наименьших квадратов.