Проста лінійна регресія

Розділ 2. Оцінка регресійної моделі.

Розглянемо модель залежності оптової ціни від ціни на ресурс:

1.Pопт = b0 + b1Рресурс, де b0 та b1 – невідомі параметри моделі, Рресурс – ціна ресурсу.

Оскільки ми знаємо, що нашій моделі можуть відповідати не тільки лінійні функції вигляду , а і степеневі чи екпоненційні, оцінимо 4 види моделей:

1.Lin-lin модель;

2.Lin-log модель;

3.Log-lin модель;

4.Log-log модель.

Накращою буде модель з найбільшим коефіцієнтом детермінації . Розрахункові дані наведені в наступних таблицях.

Lin-lin модель.

VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.

PRICE_SOURCE 1.420318 0.148270 9.579258 0.0000

C 340.2095 194.0233 1.753447 0.1101

R-squared 0.901732 Mean dependent var 2132.643

Adjusted R-squared 0.891905 S.D. dependent var 540.6037

S.E. of regression 177.7388 Akaike info criterion 13.34952

Sum squared resid 315910.7 Schwarz criterion 13.43034

Log likelihood-78.09711 F-statistic 91.76219

Durbin-Watson stat 2.441104 Prob(F-statistic) 0.000002

Lin-log модель

VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.

LOG_X 1614.849 225.1863 7.171166 0.0000

C-9331.918 1600.066-5.832208 0.0002

R-squared 0.837201 Mean dependent var 2132.643

Adjusted R-squared 0.820922 S.D. dependent var 540.6037