NED365181NED

7 коэффициенту, увеличится на одну единицу, в то время как остальные факторы останутся неизменными. ОСНОВНЫЕ УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЭМПИРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ Для обоснованного применения регрессионного анализа на основе метода наименьших квадратов предполагается, что выполняются следующие предпо- ложения относительно случайной компоненты i  из (1): – величины i  являются случайными и образуют слабый белый шум, то есть последовательность центрированных ( 0  i E  ) и некоррелированных ( 0 ) (  j i E   ) случайных величин с одинаковыми дисперсиями ( 2 2 ) (    i E ). Последнее условие называется условием гомоскедастично- сти. Нарушение этого условия называется гетероскедастичностью; – величины i  взаимно независимы со значениями объясняющих пере- менных; Эти предположения образуют первую группу предположений, необходи- мых для проведения регрессионного анализа в рамках классической модели. Вторая группа предположений дает достаточные условия для обоснован- ного проведения проверки статистической значимости эмпирических регрес- сий: – совместное распределение случайных величин n   , , 1  является нор- мальным. При выполнении первой и второй групп предположений случайные вели- чины n   , , 1  оказываются взаимно независимыми, одинаково распределен- ными случайными величинами, подчиняющимися нормальному распределению с нулевым математическим ожиданием и дисперсией 2  . Следует особо отметить, что предположения первой группы являются обязательными для применения метода наименьших квадратов. Их нарушение