Kerékgyártó Györgyné, L. Balogh Irén, Sugár András, Szarvas Beatrix

Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben


A regressziós modellképzés néhány további kérdése

A modellkészítés a probléma pontos meghatározásával kezdődik. A probléma jellege meghatározza egyúttal az egyes tényezők jelentőségét is. Ha például valamilyen termék iránti keresletet akarjuk számszerűsíteni, a vállalatnál foglalkoztatott létszámot, vagy az állóeszközök értékét nem célszerű a modellben szerepeltetni. Ezzel szemben a termék ára, a helyettesítő termék árszintje, a reáljövedelem stb. nagymértékben befolyásolja a kereslet nagyságát. A probléma meghatározását valamennyi lényeges befolyásoló tényező számbavétele és az adatbázis megteremtése követi. A regressziós modellek valósághűségét, kifejező erejét nagymértékben növelhetjük, ha lehetővé tesszük, hogy nemcsak mennyiségi, hanem minőségi ismérvek is szerepelhessenek a magyarázó változók között. Mint majd látjuk, a minőségi ismérvek szerepeltetése a modellben jelentősen megnövelheti a magyarázó változók számát. A regressziós modellben azonban a megbízható elemzés előfeltétele, hogy a megfigyelések száma legalább egy nagyságrenddel haladja meg a magyarázó változók számát. Ez a feltétel kevés számú megfigyelés esetében kemény korlátot jelent a változók számának növekedésével szemben. (Kétváltozós regressziószámításnál az adatbázis legalább 15–20 megfigyelésből álljon.)

Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben

Tartalomjegyzék


Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2017

ISBN: 978 963 059 899 6

Hivatkozás: https://mersz.hu/kerekgyarto-l-balogh-sugar-szarvas-statisztikai-modszerek-es-alkalmazasuk-a-gazdasagi-es-tarsadalmi-elemzesekben//

BibTeXEndNoteMendeleyZotero

Kivonat
fullscreenclose
printsave