Основные статистические характеристики многомерного регрессионного анализа в моделировании массовой оценки недвижимости

  • 05 мая 2014 г.
  • 3641 Слова
Лекция № 10
Основные статистические характеристики многомерного регрессионного анализа в моделировании массовой оценки недвижимости
ОСНОВНЫЕ ТИПЫ МАТЕМАТИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ
Количественная зависимость одних показателей от других характеризуется формой связи. В экономическом анализе встречаются два типа связи между результативными показателями и факторами производства:функциональная и корреляционная.
Функциональная (полная) - классическая, например. Законы механики, физики. Первый тип — функциональная (или детерминированная) связь - выражается в виде формульной зависимости. В этом случае одна из переменных полагается независимой, а другая - зависимой. Зная точное значение независимой переменной и подставляя его в связующую формулу, получим единственноезначение зависимой переменной.
При функциональной связи за изменением одного признака (независимой переменной, фактора, аргумента) всегда следует строго определенное изменение другого (зависимой переменной, результата, функции). Такая связь возможна, если вторая величина зависит только от первой и ни от чего более. Функциональная связь может быть выражена математическим уравнением, действительным длялюбого значения аргумента.
Определению функциональной связи препятствует метеорологические, психологические, объективные моменты. Поэтому в практике имеем дело с корреляционной связью. При статистической связи наряду с изучаемым фактором на результат действуют многие случайные причины. Это приводит к тому, что разным значениям фактора соответствуют разные вероятностные распределения. При однойи той же величине аргумента можно иметь каждый раз новые значения функции. Потому при корреляционной связи говорят не о точных, а о средних изменениях, их соотношениях.
Статистическая, корреляционная (неполная) - тип связи, который проявляется как тенденция, т.е. в общем при массовых наблюдениях. При корреляционной связи изменение независимой переменной влияет на изменение среднею значениязависимой переменной.
О практической ценности построенных производственных функций можно судить только после оценки полученных результатов.
Эффективное применение оценщиком «оценочных» моделей во многом предопределяется знаниями рынка недвижимости и владением аппарата МРА (линейного и нелинейного). По результатам модельных расчетов стоимости недвижимости необходимо дать квалифицированноезаключение: насколько модельная расчетная стоимость недвижимости адекватна объективно сложившейся на рынке стоимости?
Ответ на этот вопрос можно дать с помощью статистических характеристик используемой «оценочной» модели относительно ее адекватности объективной реальности.
К ним относят корреляционное отношение (R), коэффициент определенности (детерминации) (D2), среднеквадратическую ошибку([pic]) и коэффициент вариации (Cy). Каждая из этих характеристик отражает степень адекватности используемых в модели статистических уравнений.
Вторая группа статистических характеристик определяет статистическую значимость отдельных переменных модели: коэффициент корреляции (r), критерии Стьюдента и Фишера и бета-коэффициент.
Практика применения корреляционного анализа.Корреляционно-регрессионный анализ может быть представлен двумя методами: методом парной корреляции и методом множественной корреляции (многофакторным анализом).
Парная корреляция подразумевает выявление наличия и формы корреляционной зависимости между результативным показателем (ценой) и одним из анализируемых факторных признаков (характеристикой). При этом обычно предполагается условное равенство всех прочиххарактеристик в сравниваемых объектах, а результативный показатель есть функция от значения анализируемой ценообразующей характеристики аналогичных объектов.
Y=f(х)
Коэффициент корреляции (r) является одной из статистических характеристик, относящихся к анализу значимости отдельных переменных регрессионной модели. Коэффициент корреляции показывает, насколько...