Функция регрессии, стандартные модели функции регрессии. (25)

Функция регрессии – ожидаемое значение случайной переменной y, вычисленное при заданном значении переменной x.

Функция регрессии в эконометрике интерпретируется как выраженный математическим языком закон, по которому изменяется эндогенная переменная в ответ на изменения экзогенной переменной (без воздействия случайных возмущений).

Простейшие модели функции регрессии в эконометрике:

1) линейная функция

2) квадратичная функция

3) степенная функция

4) экспоненциальная (показательнаяыраженретируется как онометрикееменной, вычисленное при заданном значении переменной.в (МНК).

4) мо также подтвердить качество мод) функция

5) логарифмическая функция

В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии.

Простая (парная) регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными — у и х, т.е. модель вида:

где у — зависимая переменная (результативный признак);

х – независимая, или объясняющая, переменная (признак-фактор).

Примером модели парной регрессии является инвестиционная модель Самуэльсона-Хикса, имеет 2 переменных (I_t, ΔY_t-1)

Множественная регрессия соответственно представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов, т. е. модель вида: