WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 20 |

3

3.2

6.5

12

2.9

5.7

4

3.3

7.1

13

3.1

6.0

5

3.3

6.8

14

3.1

6.9

6

3.2

6.4

15

3.1

6.5

7

3.2

6.6

16

3.0

7.0

8

3.1

7.3

17

3.2

6.4

9

3.0

6.5

Рассмотрим, прежде всего, графикиизменения уровней безработицы в обеих группах в течение указанногопериода времени (Рис. 1.2).

Первое впечатление от просмотра этихграфиков - уровень безработицы среди цветного населения существенно выше иизменяется со временем со значительными колебаниями; уровень безработицы средибелого населения изменяется плавно и в довольно узком диапазоне.

Рис. 1.2

Для того, чтобы использовать обозначения,соответствующие общепринятой практике, мы обозначим через последовательно наблюдаемые уровни безработицы среди цветного населения, ачерез - соответствующие им уровни безработицысреди белого населения США, так что мы можем говорить о наблюдаемых значенияхдвух переменных: переменной -уровня безработицы среди цветного населения, и переменной - уровнябезработицы среди белого населения.

Наиболее простыми показателями,характеризующими последовательности и, являются их средние значения (means)

а также дисперсии (точнее, выборочные дисперсии - sample variances)

характеризующие степень разброса значений () вокруг своего среднего (, соответственно), иливариабельность (изменчивость) этих переменных на множественаблюдений. Отсюда обозначение Var (variance).Впрочем, более естественным было бы измерение степени разброса значенийпеременных в тех же единицах, в которых измеряется и сама переменная. Этузадачу решает показатель, называемый стандартнымотклонением (standard deviance - Std.Dev.) переменной (переменной ), определяемый соотношением

(соответственно).

Вычисления по указанным формулам приводят кзначениям =, =;, =. Иными словами, уровень безработицысреди цветного населения, в среднем, более, чем в два раза превышает уровеньбезработицы среди белого населения. Стандартные отклонения, соответственно,относятся приблизительно как 4:1, что указывает на гораздо более сильнуюизменчивость (“вариабельность”) уровня безработицы среди цветного населения.Размахи колебаний уровней равны, соответственно, 7.3 - 5.7 = 1.6и 3.3 - 3.1 = 0.2.

Удобным графическим средством анализа данныхявляется диаграмма рассеяния(scatterplot), на которой впрямоугольной системе координат располагаются точки, i = 1, 2,..., n, гдеn - количество наблюдаемыхпар значений переменных и. В нашемпримере n = 17,и диаграмма рассеяния имеет вид

Рис. 1.3

Вытянутость облака точек на диаграммерассеяния вдоль наклонной прямой позволяет сделать предположение о том, чтосуществует некоторая объективная тенденция линейнойсвязи между значениямипеременных и, выражаемойсоотношением

где — уровень безработицы средицветного, а — среди белого населения. В то жевремя, указанное соотношение выражает всего лишь тенденцию: реально наблюдаемые значения отличаются отзначений навеличину

так что

Последнее соотношение определяетлинейную модель наблюдений, тогда как соотношение

определяет линейную модель связи между рассматриваемыми переменными.

Заметим, однако, что видимая степеньпроявления вытянутости облака точек на диаграмме рассеяния (при наличиилинейной связи между переменными) существенно зависит от выбора единицизмерения переменных и. Поэтому, во-первых, желательно припостроении диаграммы выбирать масштабы и интервалы изменения переменных такимобразом, чтобы диаграмма имела вид квадрата и чтобы на диаграмме имелись точки,достаточно близко расположенные к каждой из четырех границ квадрата. Во-вторых,желательно иметь какие-то числовые характеристики, которые отражали быдействительное наличиевытянутости облака точек вдоль наклонной прямой и независели от шкал, в которыхпредставлены значения переменных.

Одна из характеристик такого рода связана сразбиением диаграммы рассеяния горизонтальной и вертикальной прямыми на4 прямоугольника.

Разбивающие диаграмму прямые (секущие)проводятся через точку так что если точка лежит правее вертикальной секущей, то отклонение имеет знак плюс, а если левее, то знак минус. Аналогично, еслиточка лежит выше горизонтальной секущей, тоотклонение имеет знак плюс, а если она расположенаниже этой секущей, то знак минус (см. Рис. 1.4).

Рис. 1.4

Пусть — количество таких точек среди, для которых и (верхний правый прямоугольник); — количество точек, для которых и (нижний правый прямоугольник); — количество точек,для которых и (верхний левыйпрямоугольник); - количество точек, для которых и (нижний левыйпрямоугольник). В нашем примере,,, (точки, соответствующие наблюдениям сномерами 6 и 17, имеют совпадающие координаты), (точки,соответствующие наблюдениям с номерами 9 и 10, имеют совпадающие координаты),так что количество точек с совпадающими знаками отклонений и равно, а количество точек, у которых знакиотклонений различны, равно.

Количество точек с совпадающими знакамиотклонений от средних значений составляет 10/17=0.59, т. е. около 59% общегочисла точек, и это служит некоторым указанием на наличие вытянутости облакаточек в направлении прямой, имеющей положительный угловой коэффициент. Если бы большинство составляли точки спротивоположными знаками отклонений от средних значений, то это служило быобъективным указанием на наличие вытянутости облака точек в направлении прямой,имеющей отрицательныйугловой коэффициент. Последняя ситуация частонаблюдается при рассмотрении зависимости спроса на товар от егоцены.

Более распространенным является определениестепени выраженности линейной связи между произвольными переменными и, принимающими значения и,, посредством (выборочного)коэффициента корреляции (sample correlationcoefficient)

Величина стоящая вчислителе, определяется соотношением

и называется (выборочной) ковариацией переменных и, так что,формально,

Если указанная тенденция выражена надиаграмме рассеяния довольно ясно, то значения поабсолютной величине близки к единице (т. е. значения близки к +1 или к –1). Если же наличие линейной тенденции связи обнаруживается надиаграмме рассеяния с трудом, то тогда значения близки к нулю. Как мы увидим позднее, значенияуже независят от выбора шкализмерения переменных и (если, конечно, эти шкалы линейны).

В нашем примере,,, откуданаходим

т. е. получаем значение, расположенное приблизительно посередине между 0 и 1.

Замечание

Мы определили Var и Cov,деля соответствующие суммы квадратов на n-1. Это имеет свое объяснение,которое пока выходит зарамки нашего обсуждения. Вместе с тем, в разных руководствах по эконометрике Var и Covопределяются по-разному. Деление на n- 1 используется, например, в книгах Доугерти(1997), Айвазяна и Мхитаряна (1998), тогда как в книге Магнуса, Катышева и Пересецкого (1997)соответствующие суммы квадратов делятся не на n -1, а на n. К счастью, и Cov и Var будутиграть у нас лишь вспомогательную роль, а величина более существенного для наскоэффициента корреляции rxy не зависит от того, каким из двухспособов мы будем определять Var и Cov, лишьбы только при определении обеих этих характеристик использовался один и тот жеспособ.

1.3. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ.ПРЯМОЛИНЕЙНЫЙ ХАРАКТЕР СВЯЗИ МЕЖДУ ДВУМЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИФАКТОРАМИ

Теперь мы обсудим вопрос о том, какимобразом можно (хотя бы приблизительно) восстановить гипотетическую линейнуюсвязь между переменными, если таковая действительно существует.

Мы уже заметили, что при наличии объективнойтенденции поддержания линейной связи между переменными и естественнорассмотреть линейную модель наблюдений

Если и — «истинные» значения параметров линейной модели связи,то

представляет собой ошибку в - м наблюдении(error, или disturbance). Однако, даже при действительном существовании линейной связи,параметры и такой связиостаются неизвестными, и мыможем судить об их истинных значениях лишь приближенно, оценивая значения и на основании ограниченного количества имеющихся данных наблюдений(статистических таблиц).

Поиск подходящих оценок для и можно осуществлять, например, путем поиска на диаграмме рассеянияпрямой, проходящей через точку — «центр» системы точек и «наилучшим образом» выражающейнаправление вытянутости этой системы (облака) точек. Пусть прямая

рассматривается в числе прочих в процессетакого поиска. Для - гонаблюдения мы будем наблюдать тогда расхождение («невязку»)

причем значения могут быть как положительными, так и отрицательными. При изменениизначений и будетизменяться и алгебраическая сумма невязок. С этой точки зрения, мы можемостановить свой выбор на прямой, для которой соблюдается баланс положительных иотрицательных невязок, так что

Соответствующие этой прямой значения и будем обозначать как и. Итак, прямая

проходит через точку, и если обозначить еще

то тогда

Значение называется остатком вi - м наблюдении. Дляреальных данных, как правило, все остатки отличны от нуля, так что часть из них имеет положительныйзнак, а остальные —отрицательный.

Оказывается, чтоту же самую прямую можнополучить, исходя из другого принципа — принципа наименьших квадратов.Согласно этому принципу, среди всех возможных значений,,претендующих на роль оценок параметров и, следуетвыбирать такую пару,, длякоторой

Иначе говоря, выбирается такая пара,, длякоторой сумма квадратов невязок оказываетсянаименьшей. Получаемые приэтом оценки называются оценкаминаименьших квадратов, и можно показать, что онисовпадают с ранее определенными оценками и, так что

Заметим, что при построении оценокнаименьших квадратов заранее нетребуется, чтобысоответствующая прямая проходила через точку ; этотфакт является свойством оценок наименьших квадратов. Наличие такого свойства мы докажемчуть позднее, а сейчас обратимся к вопросу о том, как практически найти указанные оценки и.

Если исходить из первого определения, топрежде всего следует заметить, что если прямая проходитчерез точку, то тогда, так что

и для поиска «наилучшей» прямой достаточноопределить ее угловой коэффициент. Изменяя значения и следя за изменением значений,мы можем, в принципе, найти искомое с любой наперед заданнойточностью.

Использование непосредственного переборазначений, с цельюминимизации суммы квадратов

при реализации метода наименьших квадратовтакже возможно, хотя и требует, конечно, существенно больших вычислительныхусилий.

Было бы идеальным, если бы существовалавозможность прямого вычисления значений и покакой-нибудь формуле на основании известных значений. Такую возможность нам предоставляетеще один подход к поиску параметров, «наилучшей» прямой.

Заметим, что через каждую пару точек на диаграмме рассеяния можно провестипрямую. Всего таких прямых (с учетом совпадающих точек) будет ровно столько,сколько различных пар индексов можнообразовать на основе индексов. А количество таких пар индексов равночислу сочетаний из элементов по два. Из комбинаторнойматематики известно, что последняя величина равна. Пусть прямая, проходящая через- ю пару точек, имеет вид

а точки, через которые она проводится, имеютабсциссы и,соответственно.

Обратимся опять к диаграмме рассеяния. Изэтой диаграммы видно, что параметры и будут очень сильно отличаться дляразличных пар, и для многих пар не будут иметь ничего общего с параметрами, «наилучшей» прямой. Оказывается, однако, что этизначения и можнополучить как взвешенные суммы значений параметров отдельных прямых:

где и веса имеют вид

Нетрудно заметить, что большие весапридаются тем прямым, которые строятся по точкам сдалеко разнесенными абсциссами.

Итак, мы имеем возможность получать оценкинаименьших квадратов чисто аналитически, сначала вычисляя параметры отдельныхпрямых, а затем взвешивая полученные значения. Однако, существует еще одинспособ получения точных формул для и, исходящийиз принципа наименьших квадратов.

Согласно этому принципу, оценки и находятся путем минимизации суммы квадратов

по всем возможным значениям и при заданных (наблюдаемых) значениях.Функция как функциядвух переменных описывает поверхность в трехмерномпространстве с прямоугольной системой координат,и дело сводится к известной математической задачепоиска точки минимума функции двух переменных.

Такая точка находится путем приравниваниянулю частных производныхфункции по переменным и, т. е. приравниванием нулю производнойфункции как функции только от при фиксированном,

и производной функции как функции только от при фиксированном,

Это приводит к так называемой системе нормальных уравнений

решением которой и является пара,. Остаетсязаметить, что согласно правилам вычисления производных,

так что искомые значения, удовлетворяют соотношениям

Эту систему двух уравнений можно записатьтакже в виде

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 20 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.