Эконометрические оценки, Арьков В.Ю., 2021

Эконометрические оценки, Арьков В.Ю., 2021.
     
   Каждое новое название грозит заказчику повышением стоимости услуг: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных, машинное обучение... Все перечисленные технологии используют метод наименьших квадратов (классический регрессионный анализ), который мы и будем рассматривать — в самых разных видах. Нас ожидает парная и множественная, линейная и нелинейная регрессия, разное количество входов и выходов модели, учёт качественных и количественных признаков.




Интерпретация.
Один из этапов работы с результатами регрессионного анализа – это «перевод» уравнения на человеческий язык, см. рис.

Между прочим, слово «интерпретация» буквально означает «перевод». Посмотрите значение английского слова «to interpret» в любом словаре. Обнаружим одно значение - «переводить» и другое значение - «толковать, объяснять смысл».

На первый взгляд, в этом уравнении участвуют иксы и игреки. На самом деле, игреки могут быть обозначением для расходов на потребление (рублей в месяц в расчёте на одного человека). Иксы будут суммарными доходами человека (рублей в месяц «чистыми», «на руки», то есть после уплаты налогов). Так что в книгах по экономике и эконометрике формулы пишут русскими словами. Это попытка сразу показать экономический смысл.

Интерпретация данного уравнения может звучать так: при увеличении доходов на 1000 рублей в месяц расходы на потребление возрастают на 500 рублей в месяц. Коэффициент регрессии, то есть коэффициент при игреке равен 0.5.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
1. Введение.
Регрессия.
Электронная таблица.
Демонстрация.
Интерпретация.
Предмет эконометрики.
2. Инструменты.
Демонстрация Jupyter LAb.
Демонстрация Google Cobb.
3. Вероятность.
Excel - надстройка.
Excel - функция.
Libre Office Calc - надстройка.
Libre Office Calc - функция.
Jupyter LAb.
Google Cobb.
4. Распределение.
Демонстрация. Excel.
Демонстрация. Python.
Нормальное распределение.
Демонстрация. Excel.
Демонстрация. Python.
Оценки.
Дискретные числа.
Демонстрация. Excel.
Демонстрация. Python.
Среднее и разброс.
Демонстрация. Excel.
Демонстрация. Python.
Заключение.
5. Качество регрессии.
Линия регрессии. Excel.
Линия регрессии. Libre Office Calc.
Линия регрессии. Python.
6. Коэффициенты и сигмы.
Регрессионный анализ. Excel. Надстройка.
Регрессионный анализ. Excel. Функция LINEST.
Регрессионный анализ. Libre Office Calc.
Регрессия. Python, statsmodels.
Распределение опенок. PythonSklearn.
Распределение опенок. PythonSklearn.
Анализ изображений.
Картинки Яндекса.
7. Анализ уравнения.
Обозначения.
Интерпретация.
Сигмы коэффициентов.
Доверительные интервалы.
Значимость коэффициентов.
Коэффициент детерминации.
8. Множественная регрессия.
Фиктивные переменные.
Заключение.
Литература.
Видео.

Купить .

Купить - fb2 .





Теги: учебник по математике :: математика :: Арьков :: эконометрика