Линеаризация уравнения регрессии и оценка результатов моделирования.

Линеаризация уравнения регрессии путем замены переменных

Многие экономические явления описываются нелинейными уравнениями лучшим способом, чем линейные уравнения. И в этом случае мы не можем применить к ним обычный МНК, и используем стандартные подходы к оценке стат. надежности. В связи с этим встает задача по возможности привести нелинейное уравнение к линейному виду. В тех случаях, когда нелинейность касается факторных переменных, но не связана с нелинейностью коэффициентов уравнения регрессии, нелинейность обычно устраняется путем замены переменных:

вводим новую переменную: и

Следовательно , т. е. линейное уравнение.

Во всех случаях, когда можно вычислить новую переменную с использованием информации об исходной переменной до определения параметров уравнения регрессии. Метод замены переменных решает поставленные задачи линеаризацией уравнения регрессии.

Линеаризация уравнения регрессии с использованием логарифмического преобразования (степенные и показательные функции)

В тех случаях, когда связь между факторами перем-ми и результ-им приз-ом имеет вид степенного уравнения (мультиколлинеарная функция) линеаризация производится путем логарифмирования исходного уравнения.