Podcast
Questions and Answers
Kokia formulė naudojama paklaidų kvadratų sumai apskaičiuoti?
Kokia formulė naudojama paklaidų kvadratų sumai apskaičiuoti?
- SSR = β̂ T X T X β̂
- SSR = Ûi2
- SSR = (Y − Ŷ )T(Y − Ŷ ) (correct)
- SSR = Y T Y - β̂ T X T Y
Koks yra β̂ apskaičiavimo procesas, kai siekiame minimizuoti paklaidų kvadratų sumą?
Koks yra β̂ apskaičiavimo procesas, kai siekiame minimizuoti paklaidų kvadratų sumą?
- Randi SSR išvestinę β atžvilgiu ir prisilygini nuliui (correct)
- Apskaičiuoji Y T Y ir prisilygini nuliui
- Bendrai sprendi lygtį β̂ = (Y T X T)(X T X)−1
- Apskaičiuoji Y T X ir β̂ T X T X
Kokia yra β̂ formulė, naudojama ją išvesti?
Kokia yra β̂ formulė, naudojama ją išvesti?
- β̂ = Y T (X T X)−1
- β̂ = Y T X (X T Y)−1
- β̂ = (X T X)−1 X T Y (correct)
- β̂ = (X T Y)(Y T X)−1
Kokia yra teisinga išvestinės formulė, kai norime sumažinti SSR?
Kokia yra teisinga išvestinės formulė, kai norime sumažinti SSR?
Kokios yra taisyklės apie matricų diferenciaciją, kai A nepriklauso nuo z?
Kokios yra taisyklės apie matricų diferenciaciją, kai A nepriklauso nuo z?
Ką turime padaryti surandant β, minimizuojant paklaidų kvadratų sumą?
Ką turime padaryti surandant β, minimizuojant paklaidų kvadratų sumą?
Kokia formulė leidžia apskaičiuoti estimuotus priklausomo kintamojo iverčius?
Kokia formulė leidžia apskaičiuoti estimuotus priklausomo kintamojo iverčius?
Koks yra ryšys tarp bandymų matricos A ir vektoriaus z?
Koks yra ryšys tarp bandymų matricos A ir vektoriaus z?
Ką nurodo estimuotas βˆk įvertis daugine regresijoje?
Ką nurodo estimuotas βˆk įvertis daugine regresijoje?
Kaip apskaičiuojamas dispersijų-kovariacijų matricą?
Kaip apskaičiuojamas dispersijų-kovariacijų matricą?
Kas gali kelti problemų daugine regresijoje, analizuojant R² koeficientą?
Kas gali kelti problemų daugine regresijoje, analizuojant R² koeficientą?
Kokia yra koreguoto R̄² (Ra²) paskirtis daugine regresijoje?
Kokia yra koreguoto R̄² (Ra²) paskirtis daugine regresijoje?
Ką atspindi R² koeficientas daugine regresijoje?
Ką atspindi R² koeficientas daugine regresijoje?
Kokia yra SSR formulė daugine regresijoje?
Kokia yra SSR formulė daugine regresijoje?
Ką reiškia žymėjimas 'Û' daugine regresijoje?
Ką reiškia žymėjimas 'Û' daugine regresijoje?
Kada galima sakyti, kad modelis yra 'išpušęs' R²?
Kada galima sakyti, kad modelis yra 'išpušęs' R²?
Kaip apskaičiuojamas koreguotas determinacijos koeficientas Ra²?
Kaip apskaičiuojamas koreguotas determinacijos koeficientas Ra²?
Kada koreguotas determinacijos koeficientas Ra² didėja?
Kada koreguotas determinacijos koeficientas Ra² didėja?
Kokia yra nulinė hipotezė F teste, kai tikrinami dominančios grupės β koeficientai?
Kokia yra nulinė hipotezė F teste, kai tikrinami dominančios grupės β koeficientai?
Kas rodo didelis skirtumas tarp R² ir Ra²?
Kas rodo didelis skirtumas tarp R² ir Ra²?
Kokia yra F testo formulė?
Kokia yra F testo formulė?
Ką daryti, jei modelyje numanome, kad priklausomo ir nepriklausomo kintamojo sąryšis nėra visiškai tiesinis?
Ką daryti, jei modelyje numanome, kad priklausomo ir nepriklausomo kintamojo sąryšis nėra visiškai tiesinis?
Ką rodo F testo rezultatas, palyginus su kritine F reikšme?
Ką rodo F testo rezultatas, palyginus su kritine F reikšme?
Kas nurodo, kad nepriklausomo kintamojo ribinis efektas nėra konstantus?
Kas nurodo, kad nepriklausomo kintamojo ribinis efektas nėra konstantus?
Koks yra polinominės regresijos bruožas, kuris leidžia modeliuoti netiesinį sąryšį?
Koks yra polinominės regresijos bruožas, kuris leidžia modeliuoti netiesinį sąryšį?
Koks yra vienas iš būdų nustatyti, ar reikia įtraukti polinominius narius regresijoje?
Koks yra vienas iš būdų nustatyti, ar reikia įtraukti polinominius narius regresijoje?
Kokia yra paklaidų analizės nauda po regresijos modelio sukūrimo?
Kokia yra paklaidų analizės nauda po regresijos modelio sukūrimo?
Kokie yra logaritmų naudojimo regresijoje privalumai?
Kokie yra logaritmų naudojimo regresijoje privalumai?
Kaip grafinė inspekcija padeda identifikuoti netiesiškumą regresijoje?
Kaip grafinė inspekcija padeda identifikuoti netiesiškumą regresijoje?
Koks netiesiškumas dažnai pasitaiko regresijoje, kai naudojamos logaritminės formos?
Koks netiesiškumas dažnai pasitaiko regresijoje, kai naudojamos logaritminės formos?
Koks testas gali padėti nustatyti netiesiškumą regresijos modelyje?
Koks testas gali padėti nustatyti netiesiškumą regresijos modelyje?
Kodėl svarbu analizuoti paklaidų grafiką po regresijos modelio sukūrimo?
Kodėl svarbu analizuoti paklaidų grafiką po regresijos modelio sukūrimo?
Ką atspindi gautas skaičius, eksponuojant koeficiento %ivertį, jei priklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Ką atspindi gautas skaičius, eksponuojant koeficiento %ivertį, jei priklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Ką reiškia koeficiento %ivertis, kai nepriklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Ką reiškia koeficiento %ivertis, kai nepriklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Kokia yra elastingumo interpretacija, kai abiejų kintamųjų yra logaritmuoti?
Kokia yra elastingumo interpretacija, kai abiejų kintamųjų yra logaritmuoti?
Kokiu metodu galima apskaičiuoti didesnį ribinį poveikį, kai nepriklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Kokiu metodu galima apskaičiuoti didesnį ribinį poveikį, kai nepriklausomas kintamasis yra logaritmuotas?
Kaip pasikeis vartotojų kainų indeksas, jei vidutinis darbo užmokestis išaugs 100 eurų?
Kaip pasikeis vartotojų kainų indeksas, jei vidutinis darbo užmokestis išaugs 100 eurų?
Kokia yra priklausomo kintamojo koreliacija su logaritmuotu BVP, jei nedarbo lygis sumažėja 1%?
Kokia yra priklausomo kintamojo koreliacija su logaritmuotu BVP, jei nedarbo lygis sumažėja 1%?
Ką rodo logaritmuotas parduodamų sūrelių kiekis, jei jų kaina išaugs 1%?
Ką rodo logaritmuotas parduodamų sūrelių kiekis, jei jų kaina išaugs 1%?
Kaip pasikeis Lietuvos BVP, jei užimtų asmenų skaičius sumažės 10,000?
Kaip pasikeis Lietuvos BVP, jei užimtų asmenų skaičius sumažės 10,000?
Flashcards are hidden until you start studying
Study Notes
Paklaidu˛ kvadratu˛ suma
- Paklaidu˛ kvadratu˛ suma (SSR) yra matas, kaip gerai regresijos modelis atitinka duomenis.
- SSR apskaičiuojama kaip stebimojo ir numatytojo priklausomo kintamojo reikšmių skirtumų kvadratų suma.
- Tai galima išreikšti kaip matricinę operaciją: SSR = (Y - Ŷ)T (Y - Ŷ)
- β, kuris minimalizuoja SSR, galima rasti su diferencijavimu ir prisilyginus ją 0.
- Optimalios β reikšmės yra β̂ = (X T X )−1 X T Y
Dauginė regresija
- Dauginė regresija yra modelis, kuriame priklausomas kintamasis numatomas remiantis dviem ar daugiau nepriklausomų kintamųjų.
- Estimavimas β̂ naudojamas norint nustatyti priklausomo kintamojo pokyčio dydį, kai keičiamas vienas nepriklausomas kintamasis, visi kiti likdami pastovūs.
- σ 2 galima apskaičiuoti kaip s2 = Û T Û / (n - 1 - k), kur k - nepriklausomų kintamųjų skaičius.
- Dispersiju˛-kovariaciju˛ matrica vcov(β̂) = σ 2 (X T X )−1
Determinacijos koeficientas (R 2 )
- R 2 apskaičiuojamas taip pat, kaip ir porinėje regresijoje: R 2 = 1 - (SSE / SST), kur SSR = ni=1 Ûi2, SSE = ni=1 (Ŷi - Ȳ )2, o SST = ni=1 (Yi - Ȳ)2.
- Dauginėje regresijoje R 2 galima „išpūsti“ pridedant nepriklausomų kintamųjų, net jei jie nesvarbūs modeliui.
- Tai gali sukelti pagundą pridėti nereikalingus kintamuosius, vien siekiant padidinti R 2.
Koreguotas determinacijos koeficientas (Ra2 )
- Ra2 yra koreguota R 2 reikšmė, kuri atsižvelgia į nepriklausomų kintamųjų skaičių.
- Jis apskaičiuojamas pagal formulę Ra2 = 1 - ((1 - R 2 )(n - 1) / ( n - p - 1 )), kur p - nepriklausomų kintamųjų skaičius.
- Ra2 didėja tik tada, kai pridedamas nepriklausomas kintamasis pagerina modeli˛ labiau, nei jis pagerėtu˛ atsitiktinai.
F testas nepriklausomu˛ kintamu˛ju˛ grupei
- F testas naudojamas norint patikrinti, ar nepriklausomų kintamųjų grupė duoda reikšmingos informacijos apie y.
- Nulinė hipotezė – βj = βj+1 =...= βj+k = 0; alternatyvi hipotezė – bent vienas iš šių β ̸= 0.
- Testuojamas apribotas modelis prieš neapribotą modeli˛.
- F statistika apskaičiuojama kaip (SSRR − SSRUR )/(m − k) / (SSRUR /(n − m − 1)).
Netiesiškumas regresijoje
- Kai numanomas netiesinis sąryšis tarp priklausomo ir nepriklausomų kintamųjų, galima naudoti polinominė regresiją arba logaritminę formą.
- Polinominė regresija leidžia modeliuoti netiesinį sąryši˛ pridedant nepriklausomų kintamųjų, pakeltų į skirtingus laipsnius.
- Logaritmuoti kintamieji leidžia pakeisti multiplikatyvią formą į adityvią, „ištiesinti“ eksponentinius kintamuosius ir interpretuoti rezultatus kaip elastingumą.
Logaritmuotu˛ kintamu˛ju˛ interpretacija
- Jei tik priklausomas kintamasis yra logaritmuotas, eksponuojame β koeficientą ir atimame 1, kad gautume procentinį pokytį.
- Jei tik nepriklausomas kintamasis yra logaritmuotas, koeficientą dalijame iš 100 ir gauname pokytį vienetais.
- Jei ir priklausomas, ir nepriklausomas kintamieji yra logaritmuoti, β koeficientas reiškia elastingumą, t.y. 1% pokytis nepriklausomam kintamajam lemia β% pokytį priklausomam kintamajam.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.