Сызықтық емес регрессия

«параметры» жарлықшасын таңдаймыз, тышқанның сол пернесімен «Показывать уравнение на диаграмме», сондай-ақ «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)»

      «ОК»  басамыз. Тәуелділік диаграммасын аламыз.  

Қорытынды 

     Әлеуметтік-экономикалық құбылыстар мен үдерістер арасындағы арақатынасты сызықтық функциялар арқылы әрқшан бейнелеуге болмайды. Мұндай жағдайда өте үлкен қателіктер пайда болуы мүмкін.

     Сызықтық емес модельдер параметрлерін бағалау үшін екі әдіс қолданылады. Бірінші әдіс модельді линеаризациялауға негізделген.

     Екінші  әдіс сәйкес линеаризациялық түрлендіруді таңдау мүмкін емес болған жағдайда қолданылады.

     Барлық сызықтық емес регрессиялар екі түрге бөлінеді:

1. түсіндіру айнымалылары бойынша сызықтық емес, бірақ бағаланатын параметрлер бойынша сызықты регрессиялар. Оларға полиноминалды, гиперболалық, логарифмдік сызықтық емес регрессиялар жатады.
2. бағалау параметрлері бойынша сызықтық емес регрессиялар.

     Оларға  көрсеткіштік,дәрежелі, экспоненциалды сызықтық емес регрессиялық модельдер  жатады.

     Сызықтық  емес регрессия модельдері арқылы қандай да бір Х және У айнымалыларының  арасындағы тәуелділікті табудың соңғы  кезеңі нормальді сызықтық теңдеуді алу болып табылады. Ол үшін ЕККӘ қолданылады. Ал осы теңдеуді шешу үшін біз Крамер, Дейзель, Жай итерация және тағы басқа әдістер қолданылады.

  Қазіргі кезде осындай сызықтық та, сызықтық емес те модельдерді MS EXCEL бағдарламасы арқылы құруға болады. Бұл бағдарламада керекті функциялар, диаграммалар дайын түрде бар. Зерттеушіден тек қана дұрыс мәліметтерді енгізіп, оны дұрыс өңдеу талап етіледі.

      Сонымен, сызықтық емес регрессия модельдері күнделікті өмірде жиі қолданылады. Мысалы, экономикада бір-бірімен  күрделі байланыста болатын өндіріс факторлары, инфляция, сұраныс иекмділігі, жұмыссыздық, жалақы сияқты көрсеткіштер арасындағы байланыстарды есептеуге болады және соның нәтижесінде экономикадағы макродеңгейде болсын, микродеңгейде болсын дұрыс және максималды түрде модельді құрай отырып, экономикалық құбылыстардың бағыт-бағдарын (трендін), өткен мерзіммен салыстырғанда өзгеруін көруге болады. Осы аталған әдістер тек қана эконометрикада, экономикада емес, менеджмент, маркетинг, логистика сияқты басқа да ғылымдарда кеңінен қолданылады. Сызықтық емес регрессия модельдерін қолдану арқылы Филлипс, Энгель сияқты атақты экономист ғалымдар экономикалық көрсеткіштер арасындағы байланыстарды анықтаған.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Пайдалынлған  әдебиеттер 

1. Елисеева  И.И. Практикум по эконометрике: Учебное  пособие. - М.: Финансы и статистика, 2005 - 192 с.
2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов.  М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 311 с.
3. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1005 с.
4. Эконометрика. Курс лекций. – Учебно-методическое пособие. Составители: Козинова А.Т., Отделкина А.А. – Н.Новгород, 2004. – 95 с.
5. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. – М.: СОЛОН-Р, 2002. – 448 с.
6. Корн Г., Корн Е. Справочник по математике для научных работников и   инженеров. – М.: Наука, 1984.
7. Эконометрика Под ред.И. И. Елисеевой 2002г.
8. А. А. Цыплаков, "Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии", ЭФ НГУ, 1997.
9. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А. А.

Эконометрия. - Новосибирск: Издательство СО РАН, 2005. - 744с.

10. В.П. Носко "Эконометрика" (Введение в регрессионный анализ временных рядов) Москва 2002
11. Лекции "Анализ временных рядов" Г.Г. Канторовича (Высшая школа экономики, ГУ-ВШЭ) Опубликовано в "Экономическом журнале ВШЭ" Том.6 (2002), №1,2,3,4 и Том.7 (2003), №1