Формулы для решения системы нормальных уравнений

Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии

Предположим, что в ходе регрессионного анализа была установлена линейная взаимосвязь между исследуемыми переменными х и у, которая описывается моделью регрессии вида:

В результате оценивания данной эконометрической модели определяются оценки неизвестных коэффициентов. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК).

Метод наименьших квадратов позволяет получить такие оценки параметров β₀и β₁, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака y от расчетных (теоретических) y˜ минимальна:

В процессе минимизации функции (1) неизвестными являются только значения коэффициентов β₀ и β₁, потому что значения результативной и факторной переменных известны из наблюдений. Для определения минимума функции двух переменных вычисляются частные производные этой функции по каждому из оцениваемых параметров и приравниваются к нулю. Результатом данной процедуры будет стационарная система уравнений для функции (2):

.

Если разделить обе части каждого уравнения системы на (-2), раскрыть скобки и привести подобные члены, то получим систему нормальных уравнений для функции регрессии вида yi=β₀+β₁xi:

Если решить данную систему нормальных уравнений, то мы получим искомые оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии β₀ и β₁:

y – среднее значение зависимой переменной;

x – среднее значение независимой переменной;

xy – среднее арифметическое значение произведения зависимой и независимой переменных;

G 2 (x) – дисперсия независимой переменной;

Gcov (x, y) – ковариация между зависимой и независимой переменными.

Таким образом, явный вид решения системы нормальных уравнений может быть записан следующим образом:

Описание метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений.

Аналогичные уравнения можно получить, применяя описанные выше операции по отношению к переменным С₂ ,…,С_m . Эти уравнения образуют систему нормальных уравнений:

где коэффициенты a_{k l} и величины b_k (k, l = 1, 2,…, m) определяются выражениями

Уравнения (5) представляют собой систему линейных алгебраических уравнений.

Преимущество использования линейного представления аппроксимирующей функции j (x) состоит в том, что в этом случае однозначно решается вопрос о минимуме величины J. Действительно, если решение системы линейных уравнений (9) существует, то оно единственно, поэтому необходимые условия являются в данном случае и достаточными условиями минимума функции J(С₁, С₂ ,…, С_m).

5)Описание метода определения параметров аппроксимирующей функции (решение системы нормальных уравнений).

Для решения системы нормальных уравнений был выбран метод Гаусса.

Один из возможных способов минимизации критерия аппроксимации предполагает решение системы нормальных уравнений. При выборе в качестве аппроксимирующей функции линейной функции искомых параметров нормальные уравнения представляют собой систему линейных алгебраических уравнений.

Систему n линейных уравнений общего вида (где через x_k обозначены искомые параметры С_k аппроксимирующей функции)

можно записать посредством матричных обозначений в следующем виде:

Квадратная матрица A называется матрицей системы, вектор X – вектором-столбцом неизвестных системы, а вектор B – вектором-столбцом свободных членов.

В матричном представлении исходная система линейных уравнений примет вид

Решение системы линейных уравнений сводится к отысканию значений элементов вектора-столбца (x_i), называемых корнями системы. Для получения единственного решения системы входящие в нее n уравнений должны быть линейно независимыми. Необходимым и достаточным условием этого является неравенство нулю определителя данной системы, т.е.
det A ¹ 0.

Для решения был выбран метод Гаусса. Согласно этому методу, исходная система линейных уравнений преобразуется путем последовательного исключения неизвестных в эквивалентную систему уравнений, имеющую так называемый «треугольный» вид. Последнее уравнение «тре­угольной» системы содержит лишь одно неизвестное (x_n), предпоследнее – два (x_n, x_n-1) и т.д. Решение полученной системы уравне­ний осуществляется последовательным («снизу вверх») определением x_n из последнего уравнения «треугольной» системы, x_n-1изпредпоследнего и т.д. Применительно к системе уравнений преобразование к «треугольному» виду осуществляется за (n – 1) шагов.

На первом шаге выделяется первое уравнение системы. Это уравнение не преобразуется, и оно объявляется ведущим уравнением. Затем исключается неизвестное x₁ из всех уравнений, кроме веду­щего. Для этого последовательно из каждого уравнения вычитается ведущее уравнение, умноженное на некоторый специально подобранный множитель, позволяющий сделать результирующий коэффициент при x₁ равным нулю. Так, например, для исключения x₁ из второго уравнения

необходимо из него вычесть ведущее уравнение, умноженное на коэффициент q₂₁ = a₂₁ / a₁₁. Действительно, результат вычитания имеет вид

Очевидно, что коэффициент (a₂₁ – q₂₁ a₁₁ ) при x₁ равен ну­лю. Вводя новые обозначения для коэффициентов

k=(2, …, n) ,

и свободного члена

можно переписать уравнение в виде

Аналогичную процедуру можно проделать с третьим уравнением системы. Умножая ведущее уравнение на q₃₁=a₃₁ /a₁₁ и вы­читая результат умножения из третьего уравнения, получим эквива­лентное уравнение

и т.д.

В результате рассмотренного первого шага исходная система уравнений превратится в эквивалентную систему уравнений, причем неизвестное x₁ входит только в первое уравнение:

На втором шаге ведущим объявляется второе уравнение системы и исключается неизвестное x₂ из уравнений с номерами от третьего до последнего. Исключение неизвестного проводится по схеме, описанной в первом шаге. Для исключения x₂ из третьего уравнения системы ведущее уравнение умножается на

и результат умножения вычитается из третьего уравнения, результирующий коэффициент при x₂ будет равен нулю. Для исключения x₂ из четвертого уравнения ведущее уравнение умножается на

и т.д. В результате второго шага (исключения неизвестного x₂) будет получена система урав­нений, также эквивалентная исходной системе:

где введены новые обозначения для коэффициен­тов преобразуемых уравнений. Отметим, что неизвестное x₁ вхо­дит только в первое уравнение, а неизвестное x₂ — в первое и второе уравнения.

На (n—1) шаге исключается неизвестное x_n-1 из последнего n-го уравнения, и в результате система уравнений принимает окончательный «треугольный» вид

Полученная система уравнений эквивалентна исходной системе уравнений. Описанный процесс последовательного исключения неизвестных носит название прямого хода метода Гаусса.

Определим обобщенные формулы для расчета коэффициентов системы в процессе прямого хода метода Гаусса. На i-м шаге неизвестное x_i исключается из всех уравнений с номерами k, где i+1 £ k £ n, при этом ведущее уравнение (с номером i) умножается на

,

и результат умножения вычитается из k-го уравнения. Новые значения коэффициентов (в уравнении с номером k) при неизвестных x_j, (i+1 £ j £ n) равны

новое значение свободного члена

.

Решение треугольной системы уравнений носит название обратного хода метода Гаусса и заключается в последовательном определении всех неизвестных, начиная с последнего x_n. Действительно, из последнего уравнения системы вытекает, что

Значение x_n-1 получается при решении предпоследнего уравнения

.

Так как x_n уже определено, то

Эта процедура применяется последовательно ко всем уравнениям, включая и первое, из которого определяется

Обобщенная формула вычисления x_i имеет вид

В процессе прямого хода метода Гаусса может оказаться, что коэффициент a_ij ( i -1) ведущего уравнения равен нулю. Тогда исключить x_iиз остальных уравнений описанным методом нельзя. Однако уравнения системы можно поменять местами и объявить ведущим то уравнение, у которого коэффициент при неизвестном x_i отличен от нуля. Отметим, что системы, отличающиеся лишь взаимным расположением образующихих уравнений, являются эквивалентными. Перестановка уравнений не только допустима, но часто и полезна для уменьшения погрешности арифметических вычислений. Для уменьшения погрешности вычислений в качестве ведущего обычно выбирается уравнение с максимальным по модулю коэффициентом при x_i. Это уравнение и уравнение с номером i меняют местами, и процесс исключения продолжается обычным образом. Поиск максимального по модулю коэффициента приx_i носит название определение ведущего элемента.

6)Схемы алгоритмов и их описание.

Подпрограмма функции fi

на вход подпрограммы подаются номер функции (k) и элемент Xi из матрицы X

Алгоритм подпрограммы нахождения матриц А и В:

присвоение значения элементу Akl (k-номер столбца, l-номер строки)

выход матрицы A и вектора B

Алгоритм подпрограммы вывода матрицы А:

Алгоритм подпрограммы вывода вектора В:

· Алгоритм подпрограммы решения системы линейных уравнений методом Гаусса:

Формулы для решения системы нормальных уравнений

Параметры уравнений регрессии находят решением системы нормальных уравнений, отвечающих требованию способа наименьших квадратов. [c.390]

Величины указанных параметров были рассчитаны решением системы нормальных уравнений, получаемых способом наименьших квадратов [c.24]

Это условие приводит к системе нормальных уравнений, решение которых позволяет определить параметры уравнения регрессии. Эти уравнения имеют вид [c.99]

Считая формулу связи линейной (Y = a0 + aiX ), определяем зависимость рентабельности производства плащей в зависимости от рентабельности выпуска зонтов. Для этого решается система нормальных уравнений [c.83]

Этап 3. Система нормальных уравнений для функции имеет вид [c.223]

Считая формулу связи линейной (у = а0 + щх), определим зависимость выпуска промышленных изделий от их запуска. Для этого решается система нормальных уравнений [c.160]

Для исчисления параметров я0 и я, используется система нормальных уравнений [c.368]

В случае выравнивания по прямой способ наименьших квадратов приводит к следующей системе нормальных уравнений [c.322]

По такому же принципу рассчитываются и параметры криволинейного уравнения. Так, в случае параболической зависимости параметры а0, аь а2 находятся по следующей системе нормальных уравнений [c.322]

Вторым этапом является поиск значений параметров уравнения. Параметры трендовых моделей определяются с помощью системы нормальных уравнений. В случае применения линейного тренда используют следующую систему уравнений, которую решают способом наименьших квадратов [c.612]

Величина k определяет гармонику ряда Фурье и определяется целым числом, как правило, в пределах от 1 до 4. Параметры уравнения находят с помощью системы нормальных уравнений способом наименьших квадратов. [c.616]

Отсюда система нормальных уравнений имеет вид [c.239]

Коэффициенты регрессии для представления (4.16) находятся с помощью системы нормальных уравнений (чтобы не загромождать запись, индекс k, по которому идет суммирование у результативного и факторных признаков, подразумевается, но не приводится k — 1,2,. . п). [c.125]

Параметры уравнения OQ, а и а находим из системы нормальных уравнений, при ] / = 0 значения параметров рассчитываются по формулам [c.185]

Значения констант а0, а,, а2,. .. могут быть вычислены путем решения системы нормальных уравнений. [c.126]

Анализ зависимости между ценой продукта и его количеством в динамике позволяет выбрать для функции спроса линейную форму связи вида Р= а0 + а[ + a(Q. По методу наименьших квадратов определяются неизвестные параметры ай и а[ на основе составления и решения системы нормальных уравнений вида [c.74]

Анализ зависимости между издержками и количеством выпускаемой продукции в динамике позволяет для функции издержек выбрать также линейную форму связи вида С= Ь0 + b Q. Неизвестные параметры Ь0 и Ь( также находятся по методу наименьших квадратов на основе составления и решения системы нормальных уравнений вида [c.75]

Уравнение прямой имеет вид у, = а0 + а t. В связи с этим система нормальных уравнений для оценивания параметров прямой имеет вид [c.81]

Упрощенный расчет параметров уравнений заключается в переносе начала координат в середину ряда динамики. В этом случае упрощаются сами нормальные уравнения, а кроме того, уменьшаются абсолютные значения величин, участвующих в расчете. В самом деле, если до переноса начала координат / было равно 1,2,3,. . п, то после переноса — t=. .. —4, — 3, —2, -1,0,1,2,3,4. если число члена ряда нечетное. Когда же число ряда четное, то f =. —5, —3, — 1, 1,3,5. Следовательно, /и все f, у которых р нечетное число, равны 0. Таким образом, все члены уравнений, содержащие /с такими степенями, могут быть исключены. Системы нормальных уравнений теперь упрощаются для прямой [c.82]

Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид [c.115]

В данном случае задача сводится к определению неизвестных параметров а0 а а2. Они определяются на основе системы нормальных уравнений [c.115]

А, а, р и у — параметры производственной функции, которые определяются в результате решения системы нормальных уравнений. [c.363]

При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица Х Х особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы и ее определитель равен нулю, т. е. нарушается предпосылка 6 регрессионного анализа. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели. [c.108]

Система нормальных уравнений 54 ——в матричной форме 85 [c.304]

Определение зависимости изменения затрат от изменения технико-экономических параметров изделий включает следующие основные этапы объединение изделий в параметрические ряды отбор параметров, в наибольшей степени влияющих на себестоимость изделий установление формы связи зависимости изменения себестоимости от изменения параметров построение системы нормальных уравнений в соответствии с принятой функцией и расчет коэффициентов. [c.185]

Система нормальных уравнений будет выглядеть следующим образом [c.158]

По данным, приведенным в табл. 5.7 (итоги гр. 2-6), построена система нормальных уравнений [c.204]

Полученная система называется системой нормальных уравнений для нахождения параметров а0 и ах при выравнивании по прямой линии. — [c.47]

Для получения конкретного математического выражения функциональной связи между двумя переменными у» is. х при гиперболической их взаимозависимости составлена система нормальных уравнений [c.52]

Из системы нормальных уравнений находим параметры b и а [c.29]

Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов (МНК). Для линейных уравнений и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, строится следующая система нормальных уравнений, решение которой позволяет получить оценки параметров регрессии [c.49]

Система нормальных уравнений составит [c.115]

Для определения параметров а и Ь применяется МНК. Система нормальных уравнений следующая [c.146]

Система нормальных уравнений будет иметь вид [c.45]

Применение МНК для оценки параметров параболы второй степени приводит к следующей системе нормальных уравнений [c.63]

Напомним, что в математической статистике для получения несмещенной оценки дисперсии случайной величины соответствующую сумму квадратов отклонений от средней делят не на число наблюдений я, а на число степеней свободы (degress of freedom) я — т, равное разности между числом независимых наблюдений случайной величины п и числом связей, ограничивающих свободу их изменения, т. е. число т уравнений, связывающих эти наблюдения. Поэтому в знаменателе выражения (3.26) стоит число степеней свободы п — 2, так как две степени свободы теряются при определении двух параметров прямой из системы нормальных уравнений (3.5). [c.62]

Напомним, что согласно методу наименьших квадратов параметры прямой1 у, = /(0 = Ь0 + bit находятся из системы нормальных уравнений (3.5), в которой в качестве х, берем t [c.141]

При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров экспоненциальной, логистической функций или функции Гомперца возникают сложности с решением получаемой системы нормальных уравнений, поэтому предварительно, до получения соответствующей системы, прибегают к некоторым преобразованиям этих функций (например, логарифмированию и др.) (см. 5.5). [c.143]

В этом модуле реализовано решение системы нормальных уравнений методом наименьших квадратов. Прогноз с использованием модуля М107 осуществляется на базе небольшого числа данных (N > 10) по упрощенной схеме, т. е. по трем наиболее распространенным функциям [c.41]

На основе коэффициентов парной корреляции обра зуется система нормальных уравнений, однако, относящаяся ие к. самим коэффициентам уравнения О , а к таким же величинам в стандартизованном масштабе р [c.45]