Информационные технологии прогнозирования состояний экономических объектов, страница 8

Эмпирические оценки точности вычислений коэффициентов регрессии даются выражениями

() = ² [1+²/]/n,                           (1.1.7)

 () = ² /,     

где    ² = (n-2)^-1 = (n-2)^-1 .              

Модель множественной линейной регрессии.

S_t= a + b₁C_t1 + b₂C_t2 + … b_rC_tr + E_t,                            (1.1.8)

M(E_t) = 0, M(E_t E_{t - k}) = s ² d _k  для       " t = 1, 2, .. , n.

Используя векторные обозначения векторов-строк B⁺ = (a, b₁, b₂,… , b_r), E⁺ = (E₁, E₂, … , E_n) и матрицы C наблюдений

C = ,

более кратко модель наблюдений (1.1.8) записывают в виде

S = C B  + E .                                                                         (1.1.9)

Параметры модели (вектор-столбец B) снова оценивают по методу наименьших квадратов, выбирая вектор-столбец B таким образом, чтобы минимизировать общую ошибку СКО = E⁺ E