The 5 references with contexts in paper Marina Skorik A., Andrey Nefedov G., Марина Скорик Анатольевна, Андрей Нефедов Геннадиевич (2015) “МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ МНОГОМЕРНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ НА ПРИМЕРЕ ФОНДОВОГО РЫНКА // APPROACH TO THE RESEARCH OF THE MULTIVARIATERELATIONSHIP BY THE EXAMPLE OF RUSSIAN STOCK MARKET” / spz:neicon:statecon:y:2015:i:4:p:158-163

1
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=6361
    Prefix
    Тем самым создаются предпосылки для эффективного использования методов многомерного статистического анализа, опирающихся на матрицу парных коэффициентов корреляции, а именно корреляционного, регрессионного и компонентного анализа.
    Exact
    [1]
    Suffix
    Работа начинается с экономической постановки задачи, сбора данных, анализа имеющейся информации, содержательного исследования взаимосвязей и зависимостей между рассматриваемыми показателями. При этом уточняется набор признаков, участвующих в модели и формируются рабочие гипотезы, которые в дальнейшем будут проверяться количественными расчетами с использованием методов многомерного статистич

  2. In-text reference with the coordinate start=13484
    Prefix
    с этим недостаточная информативность регрессоров приводит к незначимости уравнения (и отдельных его параметров), поэтому повышать информативность всего набора регрессоров за счет включения в него малоинформативных регрессоров можно только после устранения всех остальных причин слабой связи. Если существенные признаки не включены в модель, то коэффициенты регрессии получаются смещенными.
    Exact
    [1]
    Suffix
    На практике часто используют несколько схем для построения уравнения регрессии одного и того же результативного признака на данный набор объясняющих факторов. Несовпадение результатов различных схем также указывает на потерю устойчивости уравнения регрессии из-за мультиколлинеарности и, как следствие, на нецелесообразность включения в уравнение дополнительных регрессоров.

2
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, т.1 – 1986, т.2 – 1987.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10661
    Prefix
    Например, при наличии функциональной связи между x1 и x2 информативность набора (x1, x2) равна информативности каждого – x1 и x2 – в отдельности. Поэтому наборы информативных признаков удобно определять с помощью пошаговых процедур.
    Exact
    [2]
    Suffix
    При этом проще всего организуется схема исключения. Сначала строится МНК-уравнение на все объясняющие признаки. Далее проверяется значимость уравнения и отдельных коэффициентов регрессии (как правило, берется α = 0,05, но исследователь вправе изменить уровень значимости исходя из содержательного смысла задачи).

3
Дубров А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2002.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=16031
    Prefix
    оценивается не только содержательный смысл модели, но и информативность, например, с помощью множественного коэффициента корреляции (детерминации) этого окончательного уравнения по сравнению с аналогичным, построенным по полному набору исходных объясняющих показателей. Потери информации (ΔR2) могут быть достаточно большими и тогда целесообразно перейти к регрессии на главные компоненты.
    Exact
    [3]
    Suffix
    Необходимо при этом учитывать, что пошаговая регрессия производит обработку признаков-регрессоров, не учитывая экономического содержания признаков и самой задачи. Поэтому, если исследуемое уравнение, по мнению исследователя, не соответствует экономическому смыслу, целесообразно повторить расчет по программе множественного регрессионного анализа с другим (новым), скорректированным набором приз

  2. In-text reference with the coordinate start=19909
    Prefix
    Восстановленные исходные значения можно сравнить с фактическими значениями Xij и проанализировать характер отклонений (сравнивая эти «гипотетические» значения исходных признаков с фактическими), охарактеризовав положение дел на каждом объекте. Данный подход может быть использован для исследования «узких мест» на предприятиях и полезен при выработке рекомендаций по их устранению.
    Exact
    [3]
    Suffix
    Необходимо дать объяснение причинам полученных результатов предварительной классификации объектов на основе диаграммы рассеяния. Если четко прослеживается наличие двух, трех или большего количества облаков, то целесообразно разбить всю выборку на несколько (по числу облаков), включая в каждую из выборок лишь определенные объекты.

4
Ниворожкина Л.И., Арженовский С.Б. Многомерные статистические методы в экономике. – М.: Дашков и Ко, 2009.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=23034
    Prefix
    Поэтому можно рассчитать значения всех главных компонент на каждом объекте, а затем, используя матрицу U–1 = UT, по значениям главных компонент (и известным значениям имеющихся признаков) получить значения пропущенных признаков. Найденные таким образом значения признаков, в среднем, ближе к реальным, чем, например, полученные в результате усреднения или экспертного оценивания.
    Exact
    [4]
    Suffix
    Используя эти новые признаки в качестве объясняющих, можно с помощью обычных процедур регрессионного анализа построить более приемлемое уравнение регрессии. Идея этого метода состоит в том, что рассчитываются значения главных компонент на каждом объекте, а затем к этим новым признакам применяется один из методов регрессионного анализа: матричный алгоритм или пошаговая схема.

6
Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных. – М.: Финансы и статистика, 2008.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=8851
    Prefix
    нагрузку для объяснения результативного признака, то уравнение становится неустойчивым, т.е. незначительное изменение состава выборки может привести к сильному изменению отдельных коэффициентов уравнения. А ухудшение отношения между объемом выборки и количеством переменных, влияющее на значимость самого уравнения, ставит под сомнение адекватность его исследуемому реальному процессу.
    Exact
    [6]
    Suffix
    Все вышеизложенное не позволяет использовать полученное уравнение, поэтому от мультиколлинеарности следует избавиться до начала его построения. Набор показателей проверяется на наличие линейно связанных между собой пар признаков, указывается порядок включения признаков в уравнение регрессии на следующем этапе.

  2. In-text reference with the coordinate start=26899
    Prefix
    Это происходит, например, из-за наличия аномальных наблюдений или отклонения распределения от многомерного нормального, что, в свою очередь, приводит к необходимости использования нелинейных моделей.
    Exact
    [6]
    Suffix
    Вообще требование интерпретируемости результатов (сложная и не формализуемая задача) накладывает серьезные ограничения на класс допустимых преобразований и зачастую приводит к значительной корректировке плана исследования по ходу анализа.