マインドマップギャラリー 重線形回帰マインドマップ_コピー
これは多重線形回帰に関するマインド マップです。多重線形回帰は、変数間の関係を調査して説明するために使用される統計手法です。
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重線形回帰
既知の経済理論
まず二項回帰を調べてみましょう
多様性への拡張
モデルの変数を決定し、次のように仮定します。 従属変数と独立変数 の間には線形関係があります
線形モデルを構築する
モデルの推定
βを求めるためのパラメータ推定
OLS 推定量の導出 - 原理: 最小二乗法
OLS の優れた特性を得るために、次のような仮定が行われます。
線形性の仮定
厳密な外生性
「厳密な多重共線性」はありません
球面摂動項
仮定5
OLS における小さなサンプルの特性
直線性
公平性
推定量 βHept の共分散行列
ガウス・マルコフ定理
外乱項の分散の不偏推定値
モデルのテスト
F テスト
全体の方程式は重要ですか?
t検定
回帰係数は重要ですか?
モデルの評価
ポイント推定
区間推定(点推定の欠点を補うため)
適合度によって適合度が決まります