Средняя квадратическая ошибка коэффициента регрессии

mb; =

1 - Ryx1...xm * 1

о лІ1 - R2 1 л/n - m -1

x^ V x;x1...xm

где : oy -среднее кавдратическое отклонение для признака y; ox - среднее квадратическое отклонение для признака xi; R yx1_.xm - коэффициент детерминации для уравнения множественной

регрессии;

2

R x x1_.xm - коэффициент детерминации для зависимости фактора xi со всеми другими факторами уравнения множественной регрессии; n-m-1 - число степеней свободы для остаточной суммы квадратов отклонений.

Вопросы для обсуждения:

Почему необходимо часто строить модель множественной регрессии; приведите примеры экономических процессов и явлений, в которых Вы бы применяли данную модель?

В чем отличие целей построения модели парной регрессии и модели множественной регрессии?

В чем Вы идите специфику спецификации модели множественной регрессии?

Каким требованиям должны отвечать факторы модели множественной регрессии и почему?

Как должны соотноситься коэффициенты детерминации для m и m+1 факторов модели?

Объясните практическое применение в экономике частных коэффициентов эластичности.

В чем заключается смысл расчета скорректированного индекса корреляции и какова связь его с индексом корреляции при различных количествах вводимых в модель факторах?