Главная > Линейный регрессионный анализ
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

7.6. Двухфазная линейная регрессия

Иногда регрессию на х бывает разумно представлять в виде пары пересекающихся прямых, одна из которых соответствует значениям а другая — значениям т. е.

и

Например, x может быть возрастающей функцией времени, и в некоторый момент времени производится воздействие, которое может повлиять на наклон линии регрессии либо сразу же, либо через какое-то время. Следуя Sprent (1961), мы называем точкой переключения, а -переключающим значением.

7.6.1. Оценивание методом наименьших квадратов при неизвестной точке переключения

Пусть мы хотим подобрать двухфазную модель

методом наименьших квадратов, и при этом известно значение у и

Тогда мы должны минимизировать сумму при линейных ограничениях (7.51) следующим образом ISprent (1961, с. Рассмотрим выражение

где - множитель Лагранжа, соответствующий (7.51). Приравнивая нулю частные производные по , получаем уравнения наименьших квадратов

и

Из (7.52) и (7.53) имеем

Подстановкой в

получаем

где Наконец, подставляя (7.56) и (7.58) в (7.54) и (7.55), находим

где

и

Решая полученные уравнения относительно и можем найти затем К из (7.58) и из (7.56).

Заметим, что минимальное значение суммы ее равно

Мы обозначим его

7.6.2. Проверка гипотезы о том, что точка переключения соответствует заданному значению

Если мы считаем приемлемой двухфазную модель, то может возникнуть потребность в проверке гипотезы , где с заключено между какими-то двумя значениями х, скажем Проверка этой гипотезы равносильна проверке гипотезы о том, что две прямые пересекаются при а это можно сделать, используя метод разд. 7.5.4а. Однако, поскольку сейчас рассматриваются только две прямые, возникают некоторые алгебраические упрощения. Например, значение выражающееся формулой (7.47) (где заменяется на совпадает со значением задаваемым формулой так что критерий для проверки гипотезы строится по статистике

где и RSS задается выражением Можно также показать (Sprent (1961, формула (7)), что

Там же рассмотрены и другие связанные. с этой задачи, с которыми читатель более подробно может ознакомиться самостоятельно.

7.5.3. Точка переключения не известна

Если известно, что то в качестве оценки можно использовать (ср. с (7.51))

где и -обычные оценки наименьших квадратов для параметров прямой Поскольку у—отношение двух коррелированных нормальных случайных величин, то для отыскания доверительного интервала для у можно использовать метод Филлера, состоящий в следующем.

Рассмотрим случайную величину Тогда используя формулу (7.6) из разд. 7.2.3 с получаем

Обозначим правую часть для краткости Тогда, как и в разд, 7.7.2, -процентный доверительный интервал для у определяется корнями уравнения

т. е. квадратного трехчлена

где

Если значение у оказывается вне интервала то экспериментатор должен решить, связано ли это со случайным характером данных (здесь ему окажет помощь указанный выше доверительный интервал для ), или это является следствием неправильного предположения о расположении точки переключения. Если расположение точки у не известно, то задача становится существенно более сложной из-за возникающей нелинейности. В таком случае двухфазная модель принимает вид [Hinkley (1971)]

где значение, а — теперь уже неизвестное целое число, значение которого надо оценить. Hinkley (1971) кратко описывает метод максимального правдоподобия для оценки параметров Детально соответствующая процедура разобрана в работах Hudson (1966), Hinkley (1969b). Hinkley указывает также приближенные доверительные интервалы для этих параметров, которые можно использовать при больших выборках. Для случая больших выборок он приводит также критерии для проверки гипотез (наклон прямой не изменяется) и Другой подход к проверке гипотезы указали Farley, Hinich (1970).

Отметим, наконец, что метод Хадсона обобщил Williams (1970) на случай трехфазной линейной регрессии. Интересный вариант этой частной модели, в которой первая и третья линии предполагаются горизонтальными, описал Curnow (1973). Задачу оценивания кусочно-линейной регрессии в общем случае рассматривали Hudson (1966), Bellman, Roth (1969), McGee, Carleton (1970) (см. также Feder (1975), где обсуждаются некоторые теоретические проблемы),

1
Оглавление
email@scask.ru