Comment mettre en place la fonction de régression de la population (PRF) modèle

Avant de commencer avec l'analyse de régression, vous devez identifier le regre de populationsfonction de Sion (PRF). Le PRF définit la réalité (ou votre perception de celui-ci) en ce qui concerne votre sujet d'intérêt. Pour l'identifier, vous devez déterminer vos variables dépendantes et indépendantes (et comment ils seront mesurés) ainsi que la fonction mathématique décrivant la façon dont les variables sont liées.

Après vous affiner votre sujet ou une question d'intérêt, vous êtes prêt à développer votre modèle en utilisant les étapes suivantes:

1. Fournir la spécification mathématique générale de votre modèle.

   La spécification générale dénote votre variable dépendante et toutes les variables indépendantes (ou explicatives) que vous croyez affecte la variable dépendante dans votre population d'intérêt.

   Supposons que trois variables influent sur la variable dépendante. La spécification générale ressemblera Y = F(X₁,X₂,X₃), Où Y est la variable dépendante et le Xs représentent les variables indépendantes, qui vous croyez affecter directement (ou faire) les fluctuations de la Y variable.

   À moins que le raisonnement est évidente, fournir une justification pour les variables choisies comme variables indépendantes et pour la forme fonctionnelle de la spécification (voir étape 2). Cela vous aide à éviter l'erreur de spécification, ce qui se produit si vous omettez variables importantes ou inclure des variables pertinentes.

2. Dériver la spécification économétrique de votre modèle.

   Dans cette étape, vous prenez les variables identifiées à l'étape 1 et de développer une fonction qui peut être utilisé pour calculer les résultats économétriques. Cette forme fonctionnelle est connu comme le populuntion regresfonction de Sion (PRF). Dans cette étape, vous êtes également en reconnaissant que la relation que vous l'hypothèse à l'étape 1 est prévu d'exister quand vous regardez la moyenne des pas de données pour chaque observation unique.

   Supposons que vous avez des raisons de croire que le modèle est linéaire. Il ressemblera à ceci:

   
   
   
   
   

   Dans cette fonction, le opérateur moyenne conditionnelle E(Y|X₁,X₂,X₃) Indique que la relation est prévu de tenir, en moyenne, pour des valeurs données des variables indépendantes. Le terme d'interception

   

   également appelé le constant, est la valeur moyenne prévue de Y lorsque toutes Xs sont égaux à zéro. Les autres bêtas représentent les pentes partielles (effets). Ces pentes partielles vous dire combien vos modifications variable dépendante lorsque vous modifiez la variable indépendante d'une unité, mais maintenez la valeur des autres variables indépendantes constantes.

   (Cette idée de changer une chose et en gardant le reste le même est le ceteris paribus, ou toutes choses égales, à condition que vous êtes familier avec de vos cours d'introduction à l'économie.)

   Selon le phénomène particulier que vous analysez, une relation non linéaire utilisant carré termes, les journaux, ou une autre méthode à la place de la fonction linéaire

   

   peut être plus approprié.

   Le cahier des charges que vous choisissez est supposée décrire la “ true ” relation, donc soyez sûr de le justifier en utilisant la théorie économique saine et de bon sens.

3. Préciser la nature aléatoire de votre modèle.

   Cette étape précise que la relation que vous avez assumé dans les étapes 1 et 2 détient en moyenne, mais peut contenir des erreurs quand une observation spécifique est choisi au hasard dans la population. Ceci est connu comme la fonction de régression de la population stochastique et comme il est écrit

   

   où le je indices désignent toute observation choisie aléatoirement et

   

   représente le stochastique (ou aléatoire) terme d'erreur associée à cette observation. Noter que stochastic est tout simplement le jargon des statistiques aléatoire.

   Peu importe comment vous choisissez de représenter le PRF, le terme d'erreur aléatoire représente la différence entre la valeur observée de la variable dépendante et la moyenne conditionnelle de la variable dépendante dérivé de votre modèle. Cette valeur est positive si la valeur observée est supérieure à la moyenne conditionnelle et négative si elle est inférieure.

L'erreur aléatoire peut résulter d'une ou de plusieurs des facteurs suivants:

• Données insuffisantes ou mal mesurées

• Un manque de connaissances théoriques pour rendre pleinement compte de tous les facteurs qui influent sur la variable dépendante

• Application d'un coffrage fonctionnelle incorrecte par exemple, en supposant que la relation est linéaire quand il est quadratique

• Caractéristiques non observables

• Éléments imprévisibles de comportement

Si vous avez plusieurs variables explicatives, vous pouvez gagner du temps en écrivant le modèle économétrique utilisant certains raccourci mathématique. Avec la notation algébrique, il ressemblerait à l'une des deux fonctions suivantes: