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) и , включенные в модель, должны быть количественно измерены; 2) число наблюдений за и должны быть достаточными. Для проверки этого требования используются эмпирические формулы, устанавливающие соотношение между количеством факторов и числом наблюдений : , в тех случаях, когда информация представляет собой динамические ряды, соотношение 3) наблюдения должны быть независимыми. Наблюдения считаются независимыми, если результаты каждого последующего наблюдения не связаны с предыдущими и не содержат никаких сведений о последующих наблюдениях и не влияет на них. Для оценки независимости наблюдений рассчитывается коэффициент автокорреляции. 4) данные должны представлять собой качественно-однородную совокупность. Однородность информации подразумевает отсутствие (или небольшое количество) нетипичных наблюдений. Для проверки однородности используют:
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 > |
---|