<<
>>

1.3. НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ

Нелинейные зависимости и их преобразования.

При изучении взаимосвязей между переменными часто возникают регрессионные зависимости

у = f (b, u) + є = f (b, X1, X2,..., xfc) + є, (51)

в которых функция f не линейна по одной или нескольким объясняющим переменным, но линейна по параметрам.

На практике используются степенная, логарифмическая, показательная и обратная зависимости. Так, например, степенная зависимость задается формулой у = b0 + b1 x + b2 x2 + ... + bk xk + є. Изучение этой зависимости может быть сведено к множественной линейной регрессии, в которой полагаем, что x1 = x, x2 = x2,...,xk = xk. Для логарифмической зависимости у = b0 + b1 ln x + є можно использовать новую переменную x1 = ln x. Показательная зависимость у = b0 + b1 exp(x) + є переходит в линейную при замене x1 = exp(x). Обратная зависимость у = b0 + b1/x + є преобразуется в линейную путем замены x1 = 1/x,

К нелинейным зависимостям относятся регрессионные зависимости, задаваемые с помощью аналогов производственных функций у = а xf xYY -є+, где є+ > 0 - случайная составляющая. Эта зависимость сводится к линейной путем логарифмирования обеих частей уравнения ln у = ln а + в ln x1 + Y ln x2 + ln є+ и переобозначения переменных.

В общем случае преобразование и замена переменных не всегда упрощает нелинейные зависимости и сводит их к линейным. Более того, нужно иметь в виду, что указанные замены могут привести к нарушениям основных предпосылок МНК. Это в свою очередь может поставить под сомнение результаты расчетов.

<< | >>
Источник: Н. В. ПЕРЦЕВ. ЛЕКЦИИ по эконометрике Часть II. Вычислительные аспекты. 2003

Еще по теме 1.3. НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ:

  1. Существует ли линейная регрессионная зависимость?
  2. Учет нелинейной зависимости сил инерции от перемещений в методах прямого численного интегрирования
  3. 8.4 Регрессионный анализ
  4. 2.3. Регрессионные модели оценки ставки восстановления
  5. 1.2. Задачи регрессионного анализа
  6. 6.1. Классическая линейная модель регрессионного анализа
  7. Нелинейные модели оптимизации в управлении
  8. 2.2 Регрессионный анализ.
  9. 1.12. Проверка адекватности регрессионной модели
  10. Исходные предположения и специальные задачи множественного регрессионного анализа
  11. 7.2.9 Корреляционный и регрессионный анализы
  12. Регрессионный анализ
  13. Переменные, порождаемые регрессионным уравнением
  14. Нелинейная социология Non-linearity sociology
  15. Линейная зависимость векторов,теоремы о линейной зависимости.
  16. 5.3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
  17. 2.2. Лабораторная работа № 2. Применение регрессионных моделей для анализа и прогнозирования спроса на продукцию фирмы
  18. 7. Дочерние и зависимые общества (ст.105, 106) 78. Могут ли нормы о дочерних и зависимых обществах распространяться на взаимоотношения учреждения и хозяйственного общества?
  19. Основные понятиякорреляционно-регрессионного анализа
  20. Элементы корреляционного и регрессионного анализа