4c

4.4 Коэффициент множественной корреляции

[3/100%]
Показать
LaTeX
Задача 4c.1

Предположим, что β1=β2=⋯=βp−1=0\beta_{1} = \beta_{2} = \cdots = \beta_{p-1} = 0. Найдите распределение R2R^{2} и тем самым докажите, что

E[R2]=p−1n−1 \mathbb {E}\left[R^{2}\right] = \frac{p-1}{n-1}
?
Задача 4c.2

Для общей линейной регрессионной модели полного ранга докажите, что R2R^{2} и FF-статистика для проверки H:βj=0(j≠0)H: \beta_{j} = 0(j \neq 0) не зависят от единиц измерения, в которых измеряются YiY_{i} и xijx_{i j}.

?
Задача 4c.3

Дана модель полного ранга; предположим, что мы хотим проверить H:βj=0H: \beta_{j} = 0, j≠0j \neq 0. Пусть RH2R_{H}^{2} — коэффициент детерминации для модели с βj=0\beta_{j} = 0.

?
(a)

Докажите, что FF-статистика для проверки HH имеет вид

F=R2−RH21−R2⋅n−p1 F = \frac{R^{2}-R_{H}^{2}}{1-R^{2}} \cdot \frac{n-p}{1}

(Этот результат показывает, что FF является тестом на значимое уменьшение R2R^{2}.)

(b)

Выведите отсюда, что R2R^{2} никогда не может увеличиться, если один из коэффициентов β\beta полагается равным нулю.