Labor 13. Kantregressioon Leida regressioonivõrrandi parameetrid kantregressiooni meetodil. Koostada graafikud, mis iseloomustavad regressioonikordajate sõltuvust kantregressiooni parameetrist kolme erineva algandmete variandi korral. Juhend STATGRAPHICS'is kantregressiooni leidmiseks. 1. Kopeerida labor 7-st algandmete (multikollineaarsuse tabel) koopia uuele töölehele. 2. Teha juurde uus veerg x3 jaoks (x2 kõrvale) ja kopeerida labor 3 sheet2-lt uus vektor, mis ei lange kokku eelnevatega. Arvutada uued y väärtused (x3 ka sisse arvutada). (Tase 1, r1,2; r1,3 = 0) 3. Teostada regressioonanalüüs (Excel). 4. Märgistada ära piirkond: x1, x2, x3 ja y ja teha Kopeeri. 5. Avada STATGRAPHICS DEMO. Andmete sisestamiseks märkida ära: Analyze Existing Data In the Windows Clipboard Variable Names: from first row . Algandmete tabel ilmub ekraanile. 6. Menüüst S...
võrrandi e.funktsiooni tüübi ja sõltumatute muutujate valik 3. Probleemi iseloomustavate arvandmete hankimine 4. Võrrandi (funktsiooni) parameetrite leidmine (hindamine-estimation) 5. Võrrandi parameetrite usaldatavuse kontroll 6. Ökonomeetrilise mudeli rakendamine (progoosiks või erinevate majandusstrateegiate realiseerimise tulemuste hindamiseks) .Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli koostamise meetodid: a) regressioonianalüüs peamiste komponentide meetodil b) kantregressioon c) ----------------;bootstrap----------------; regressioon d) üldistatud vähimruutude meetod e) kaheastmeline vähimruutude meetod f) kolmeastmeline vähimruutude meetod Regressioonianalüüs peamiste komponentide meetodil ----------------;Peamiseks takistuseks peamiste komponentide meetodil kasutamisel on olnud suur arvutustööde maht. Peamiste komponentide meetodi olemus seisneb järgmises. Esialgsed sõltumatud muutujad X1, X 2 -; Xn teisendatakse
3. Probleemi iseloomustavate arvandmete hankimine 4. Võrrandi (funktsiooni) parameetrite leidmine (hindamine-estimation) 5. Võrrandi parameetrite usaldatavuse kontroll 6. Ökonomeetrilise mudeli rakendamine (prognoosiks või erinevate majandusstrateegiate realiseerimise tulemuste hindamiseks) 10. Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli parameetrite hindamise meetodid (olemus; kasutamise võimalused): a) peamiste komponentide meetod; b) kantregressioon; c) "bootstrap" regressioon; d) üldistatud vähimruutude meetod; e) tehisnärvivõrgud; f) tugivektorid; andmekaeve (data mining) meetodid Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli koostamise meetodid: a) regressioonianaüüsi peamiste komponentide meetodil- (väga mahukas) meetodi olemus- esialgsed sõltumatud muutujad X1, X2,Xn teisendatakse lineaarse teisenduse abil tinglikeks suurusteks ehk komponentideks
annaabi.ee 
