Для того чтобы рассчитать стандартизированные частные коэффициенты регрессии, необходимо построить модель множественной регрессии в стандартном (нормированном) масштабе. Это означает, что все переменные, включённые в модель регрессии, стандартизируются с помощью специальных формул. Посредством процесса стандартизации точкой отсчёта для каждой нормированной переменной устанавливается её среднее значение по выборочной совокупности. При этом в качестве единицы измерения стандартизированной переменной принимается её среднеквадратическое отклонение
Факторная переменная
где
Результативная переменная
где G(y) – среднеквадратическое отклонение результативной переменной
Стандартизированные частные коэффициенты регрессии характеризуют, на какую долю своего среднеквадратического отклонения
Стандартизированный частный коэффициент регрессии характеризует степень непосредственной или прямой зависимости между результативной и факторной переменными. Но в связи с тем, что между факторными переменными, включёнными в модель множественной регрессии, существует зависимость, факторная переменная оказывает не только прямое, но и косвенное влияние на результативную переменную.
Частный коэффициент детерминации используется для характеристики степени косвенного влияния факторной переменной х на результативную переменную
где
Частный коэффициент детерминации характеризует, на сколько процентов вариация результативной переменной вызвана вариацией
Стандартизированные частные коэффициенты регрессии и частные коэффициенты эластичности могут давать различные результаты. Это несовпадение может быть объяснено, например, слишком большой величиной среднеквадратического отклонения одной из факторных переменных или эффектом неоднозначного воздействия одной из факторных переменных на результативную переменную.
30. Частные коэффициенты корреляции для линейной модели регрессии с двумя факторными переменными
Частные коэффициенты корреляции используются для оценки зависимости между результативной переменной и одной из факторных переменных при условии постоянства всех остальных факторных переменных, включённых в модель множественной регрессии. Таким образом, частный коэффициент корреляции позволяет элиминировать влияние на результат всех факторных модельных переменных кроме одной.
Рассчитаем частные коэффициенты корреляции на основе линейной модели регрессии с двумя факторными переменными.
Общий вид модели двухфакторной регрессии:
где
Для определения степени зависимости между результативной переменной
Коэффициент частной корреляции между результативной переменной
Коэффициент частной корреляции между результативной переменной
Кроме влияния на результативную переменную, частный коэффициент корреляции позволяет рассчитать степень зависимости между факторными переменными.
Коэффициент частной корреляции между факторной переменной
Рассмотренные коэффициенты частной корреляции изменяются в пределах от минус единицы до единицы.
Частные коэффициенты корреляции также можно рассчитать через коэффициент множественной детерминации.