Page 45 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 45
Metodologija ekonometrične raziskave
Sedaj lahko izpeljemo naslednjo faktorsko enačbo:
,
kjer oznake pomenijo:
– varianca skupnih faktorjev,
– varianca specifičnih faktorjev (slednja mora biti seveda čim
manjša).
S tem smo varianco merjene spremenljivke razbili na del, ki je po-
jasnjen s skupnimi faktorji, in na specifično varianco. Delež variance, ki
je pojasnjena s skupnimi faktorji, imenujemo tudi komunaliteta (Gorsu-
ch 1974).
Regresijski model 45
V zvezi s proučevanjem odvisnosti za numerične znake, pa naj gre za re-
gresijsko ali za korelacijsko analizo, je za izračunavanje ustreznih kazalcev
odvisnosti pomembno, ali je zveza med opazovanima pojavoma linearna.
Postopek je enostavnejši za linearno odvisnost že zaradi tega, ker je v na-
sprotnem primeru treba določiti tudi ustrezno obliko odvisnosti. Postop-
ki izračunavanja kazalcev povezanosti so enostavnejši pri bivariatni kot pri
večkratni (multipli) povezanosti. S pomočjo regresijske analize testiramo
zastavljene hipoteze, s katerimi ugotavljamo povezanost odvisne spremen-
ljivke z neodvisnimi spremenljivkami. Uporaba regresijske analize vključu-
je napovedovanje, predvidevanje, odrejanje pomembnih spremenljivk, ki so
povezane z nekimi rezultati, in postavljanje optimalnih delovnih pogojev.
O regresiji govorimo, kadar sta dva ali več pojavov (količin) v medse-
bojni povezanosti. Regresija je enostavna, kadar nastopata v medsebojni
povezanosti samo dva (dve) pojava (količini). Naloga regresije je poiskati
tako funkcijo , ki najbolje podaja medsebojno povezanost koli-
čin. Povezanost je enostranska XY, kadar je količina vzrok, količina
pa posledica. Kadar je količina slučajna spremenljivka, njene vrednos-
ti ne moremo natanko predvideti vnaprej, ko je vrednost neodvisne spre-
menljivke znana, to je količina zavzame vrednost . Določimo pa
lahko matematično upanje slučajne spremenljivke , dejanske vrednos-
ti pa nihajo okrog matematičnega upanja v skladu s porazdelitvenim za-
konom slučajne spremenljivke . Lahko zapišemo zvezo:
. Če je odmik realizirane vrednosti slučajne spremenljivke (pojava) od
matematičnega upanja lahko zapišemo model;
. Količina je slučajna spremenljivka in se
imenuje napaka, modelu pa pravimo regresijski model. Kadar iščemo pove-
Sedaj lahko izpeljemo naslednjo faktorsko enačbo:
,
kjer oznake pomenijo:
– varianca skupnih faktorjev,
– varianca specifičnih faktorjev (slednja mora biti seveda čim
manjša).
S tem smo varianco merjene spremenljivke razbili na del, ki je po-
jasnjen s skupnimi faktorji, in na specifično varianco. Delež variance, ki
je pojasnjena s skupnimi faktorji, imenujemo tudi komunaliteta (Gorsu-
ch 1974).
Regresijski model 45
V zvezi s proučevanjem odvisnosti za numerične znake, pa naj gre za re-
gresijsko ali za korelacijsko analizo, je za izračunavanje ustreznih kazalcev
odvisnosti pomembno, ali je zveza med opazovanima pojavoma linearna.
Postopek je enostavnejši za linearno odvisnost že zaradi tega, ker je v na-
sprotnem primeru treba določiti tudi ustrezno obliko odvisnosti. Postop-
ki izračunavanja kazalcev povezanosti so enostavnejši pri bivariatni kot pri
večkratni (multipli) povezanosti. S pomočjo regresijske analize testiramo
zastavljene hipoteze, s katerimi ugotavljamo povezanost odvisne spremen-
ljivke z neodvisnimi spremenljivkami. Uporaba regresijske analize vključu-
je napovedovanje, predvidevanje, odrejanje pomembnih spremenljivk, ki so
povezane z nekimi rezultati, in postavljanje optimalnih delovnih pogojev.
O regresiji govorimo, kadar sta dva ali več pojavov (količin) v medse-
bojni povezanosti. Regresija je enostavna, kadar nastopata v medsebojni
povezanosti samo dva (dve) pojava (količini). Naloga regresije je poiskati
tako funkcijo , ki najbolje podaja medsebojno povezanost koli-
čin. Povezanost je enostranska XY, kadar je količina vzrok, količina
pa posledica. Kadar je količina slučajna spremenljivka, njene vrednos-
ti ne moremo natanko predvideti vnaprej, ko je vrednost neodvisne spre-
menljivke znana, to je količina zavzame vrednost . Določimo pa
lahko matematično upanje slučajne spremenljivke , dejanske vrednos-
ti pa nihajo okrog matematičnega upanja v skladu s porazdelitvenim za-
konom slučajne spremenljivke . Lahko zapišemo zvezo:
. Če je odmik realizirane vrednosti slučajne spremenljivke (pojava) od
matematičnega upanja lahko zapišemo model;
. Količina je slučajna spremenljivka in se
imenuje napaka, modelu pa pravimo regresijski model. Kadar iščemo pove-
