Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Множественная линейная регрессия






Множественная линейная регрессия является простейшим формой множественной зависимости. Ее уравнение записывается в виде (1)

где - результирующий показатель (зависимая переменная); - независимый фактор.

Запишем уравнения (1) в матричной форме.

Пусть Х – матрица N наблюдений по n факторам (),

Y - матрица – столбец наблюдений по результирующему показателю (1 х N),

A - матрица-столбец неизвестных параметров уравнения регрессии ():

,

где xij – i –ое () наблюдение по j –ому () фактору.

Ввиду того, что размерность матрицы-столбца А есть , матрицу Х дополним слева столбцом из единиц и обозначим :

.

Тогда уравнение (1) можно записать в матричном виде: (2). Транспонируем матрицу (строки и столбцы поменяем местами, превращаем в ): , где - матрица, транспонированная к матрице .

Умножим левую и правую части уравнения (2) слева на матрицу : (3).

Уравнение (3) является системой нормальных уравнений, полученной на основании уравнения регрессии (1) и записанной в матричной форме.

Пусть – матрица, обратная матрице . Тогда, умножив слева на эту матрицу левую и правую части уравнения (3), получим . Откуда следует, что коэффициенты уравнения регрессии (1) могут быть определены по формуле:

,

где – элементы обратной матрицы .

Для уравнения с двумя объясняющими переменными (n=2) :

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.