08. Сбор исходных данных и их анализ
На данном этапе определяется источник получения информации, период, за который они собираются. Проводится проверка ряда требований, которым должны удовлетворять исходные данные.
Для построения регрессионной модели требуются данные, удовлетворяющие следующим требованиям:
- 1)








А) “правило трех сигм”:
Где - вектор значений (ряд наблюдений);
– среднее значение данного ряда наблюдений;
– среднеквадратическое отклонение данного ряда.
Информация считается однородной, если в этот интервал попадает 97% наблюдений.
Б) коэффициент вариации , данные считаются однородными, если
;
В) подчиняется ли исходный ряд нормальному закону распределения.
Если исходная совокупность неоднородна, то на графике появляются волны. Если обнаружены нетипичные наблюдения, то их следует из дальнейшего анализа исключить и пересчитать статистические характеристики по оставшейся совокупности наблюдений;
- 5) факторы, включенные в модель, должны быть независимыми друг о друга. Обычно это явление проверяется при анализе явления коллинеарности. Это требование к исходной информации проверяется на следующем (третьем) этапе построения многофакторной модели.
< Предыдущая | Следующая > |
---|