Примеры применение регрессионного анализа
жүктеу/скачать 0.63 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- AR I - Авторегрессия первого порядка
АвторегрессияАвто регрессионная модель описывает связь между переменной Y от самого себя, вернее от того каков был Y в прошлом периоде (день, месяц, год и т.п.) Общий вид модели авторегрессии: Yi = a0 + Ʃai*Yi-1+Ɛi где a0 — постоянная - коэффициент показывает каким будет итог модели в случае, когда все влияющие факторы равны нулю; ai — коэффициенты, которые описывают степень зависимости итогового Y от влияющих факторов, в данном случае, от того каким был Y в прошлом периоде регрессии; Yi-1 — влияющие факторы, которые в данном случае и есть итоговый Y, но тот, каким он был раньше. Ɛi — случайная компонента или как еще ее принято называть погрешность модели (по сути, это разница между расчетным значением модели за известные периоды и между самими известными значениями, то есть Yрасч. - Y). AR I - Авторегрессия первого порядкаYi = a0 + ai*Yi-1+Ɛi Линейная модель авторегрессии первого порядка состоит только из одного влияющего фактора, а именно из Y-1, то есть изучается наиболее тесная зависимость только от того каким был итоговый показатель периодом с одним шагом назад. AR I - Авторегрессия первого порядкаТо есть у нас получилась модель: Y = 113436,67 + 1,033*Yi-1 жүктеу/скачать 0.63 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|