Uru:
- Ikike iji wuo usoro nkwụghachi azụ linear site na nkwado ọgụgụ isi mmadụ na ịkọwa ọnụọgụgụ, njehie ọkọlọtọ na R-squared n'asụsụ ziri ezi na nke na-abụghị ihe kpatara ya.
- Ikike ịghọta echiche ndị bụ isi nke ihe nlereanya ahụ dabeere (linearity, exogeneity, variance) na ihe na-eme mgbe e mebiri ha, ma jiri ọgụgụ isi artificial maka njikwa echiche.
- Ikike imata na mezie nkwuputa ihe kpatara oke yana nsogbu agbanwe agbanwe na nkọwa ọnụọgụgụ nke ọgụgụ isi mepụtara
Nkwụghachi azụ Linear bụ ọkpụkpụ azụ nke econometrics na ọnụ ọgụgụ etinyere n'ọrụ. N'ụdị ya kachasị mfe, ọ na-eme atụmatụ otú mgbanwe dabere (nsonaazụ ịchọrọ ịkọwa, dị ka ego) si dị iche site na njikọ njikọ na otu ma ọ bụ karịa mgbanwe nke onwe (ihe nkọwa, dị ka afọ agụmakwụkwọ, ahụmahụ). Ihe nlereanya nwere ụdị: ego = β0 + β1 · agụmakwụkwọ + β2 · ahụmahụ + u. N'ebe a, ọnụọgụ β (beta) na-egosi ogo nke mmekọrịta ahụ, na ị na-egosi okwu njehie (mmetụta niile a na-ahụghị anya) nke ihe nlereanya ahụ enweghị ike ịkọwa. Na ngalaba a, anyị ga-ahụ ka ọgụgụ isi mmadụ (AI) si eme ngwa ngwa nrụzigharị na nkọwapụta, mana gịnị kpatara nkọwa ọnụọgụgụ bụ ebe a na-emehie ọtụtụ oge.
Ka anyị tinye isi ebumnuche site na mmalite: AI na-ede koodu regression, na-ahazi tebụl mmepụta, na-emepụta ihe maka nkọwa nkọwa. Mana ọ bụ mkpebi gị nke mgbanwe na-abanye n'ụdị (nkọwapụta ụdị), ma a na-akọwa ọnụọgụgụ dị ka ihe kpatara ma ọ bụ mmekọrịta, yana ma enwere mgbanwe na-eleghara anya. Àgwà AI kacha dị ize ndụ bụ igosi ọnụọgụ nkwụghachi azụ nkịtị n'asụsụ ihe kpatara dịka "X na-abawanye Y"; ebe ọtụtụ regressions na-egosi naanị mmekọrịta (mmekọrịta).
Usoro nkwụghachi azụ nke nzọụkwụ
1. Mee ihe nlereanya na tiori. Kedu mgbanwe ga-adabere na nke ga-enwere onwe ya sitere na ihe ọmụma ubi na tiori, ọ bụghị site na ọnụ ọgụgụ. Echiche nke "Olee ihe ndị na-emetụta nsonaazụ a n'ụzọ ezi uche dị na ya?" abụghị echiche nke "ihe ọ bụla m tinyere na data, ọnụọgụ ga-adị mkpa".
2. Chee echiche. Ụzọ a na-ahụkarị bụ OLS (Ordinary Least Squares): ọ na-ahọpụta ọnụọgụgụ n'ụzọ na-ebelata nchikota nke ọdịiche dị n'akụkụ n'etiti ụkpụrụ a hụrụ na nke amụma. AI na-ewepụta koodu maka nke a (lm() na R, statsmodels na Python) na ofufe.
3. Gụọ mmepụta. Chọọ maka ihe anọ dị na mmepụta regression: ọnụọgụ (ntụziaka na ịdị ukwuu nke mmekọrịta), njehie ọkọlọtọ (atụmatụ ejighị n'aka nke ọnụọgụgụ), t-statistic na p-uru (ike nke na-egosi na ọnụọgụ dị iche na efu), R-squared ( ole nke mgbanwe dị na mgbanwe dabere na ihe nlereanya ahụ na-akọwa, sitere na 0 ruo 1). R-squared dị elu apụtaghị "ezi ihe nlereanya"; Enweghị ihe kpatara ya ma ọlị.
4. Tụgharịa ọnụ ọgụgụ nke ọma. Ọ bụrụ na ọnụ ọgụgụ agụmakwụkwọ bụ 1,200, nkọwa ziri ezi bụ: "Mgbanwe ndị ọzọ na-adịgide adịgide, mmụba otu afọ na agụmakwụkwọ jikọtara ya na nkezi nke 1,200 nkeji nke ego dị elu." Nkọwahie: "Afọ agụmakwụkwọ ọzọ na-abawanye ego site na 1,200." Nke abụọ bụ nkwupụta nke ihe kpatara ya na enwere ike ịgbachitere ya naanị site na imewe kwesịrị ekwesị (nkeji 9).
5. Lelee echiche. Ikike nke nlọghachi azụ na-adabere na ụfọdụ echiche (n'okpuru). AI na-emepụta koodu nyocha; Ị na-ekwu okwu.
Echiche ndị bụ isi nke nlọghachi azụ linear
Echiche ndị nke ụdị usoro ahịrị oge gboo dabere dị mkpa ka ọnụọgụgụ ndị ahụ bụrụ ndị na-adịghị ele anya (a dabere n'ahịrị) yana njehie ọkọlọtọ bụrụ nke a pụrụ ịdabere na ya:
- Linearity: Mmekọrịta ahụ bụ ahịrị na paramita (gbatịpụrụ na okwu log/squared ma ọ bụrụ na ọ dị mkpa).
- Exogeneity (ntụgharị ọnọdụ efu): Okwu njehie enweghị njikọ na mgbanwe nkọwa. Nke a bụ echiche kachasị njọ na nke a na-emebikarị; nbibi na-emepụta nhụsianya agbanwe agbanwe.
- Ọdịiche na-adịgide adịgide (homoscedasticity): Ọdịiche nke okwu njehie bụ otu ihe ahụ na nyocha niile (mmebi: heteroscedasticity — unit 5).
- Enweghị mmechi akpaaka: Njehie na-adabere na ibe ha (mmebi ugboro ugboro na usoro oge - nkeji 5 na 8).
- Enweghi oke multicollinearity: Nkọwa mgbanwe adịchaghị ka ibe ya (nkeji 5).
Ịkpachara anya: Nsogbu kachasị dị ize ndụ bụ eleghara anya mgbanwe mgbanwe. Ọ bụrụ na ị hapụ ihe n'ụdị gị nke metụtara ma ego na agụmakwụkwọ (dịka nzụlite ezinụlọ, ikike), ọnụọgụ agụmakwụkwọ na-enweta mmetụta nke ihe a na-efu ma na-ebuwanye ibu. AI enweghị ike ịma mgbanwe na-efu efu; Naanị ihe ọmụma ubi gị nwere ike ijide ya.
Tebụl atụnyere: ezi vs. nkọwa ọnụọgụgụ na-ezighi ezi
mmepụta
Nkọwa ezighi ezi (ihe kpatara).
Nkọwa ziri ezi (mmekọrịta).
Ọnụ ọgụgụ agụmakwụkwọ = 1.200
"Agụmakwụkwọ na-abawanye ego site na 1,200"
"Otu afọ agụmakwụkwọ ọzọ, ceteris paribus, jikọtara ya na ego 1,200 dị elu."
R² = 0.68
"Ihe nlereanya ahụ jidere eziokwu"
"68% nke mgbanwe a kọwara; egosighi ihe kpatara ya"
p <0.01
"Mmetụta dị ukwuu"
"Ihe akaebe siri ike na ọnụọgụgụ dị iche na efu; ịdị ukwuu dị iche"
ọnụọgụgụ ọjọọ
"X na-ebelata Y"
"Ka X na-abawanye, Y nkezi na-ebelata; gịnị kpatara nsogbu ọzọ?"
Mkpali anọ nwere ike iṅomi
1. Na-emepụta koodu nkwụghachi azụ:
Ọrụ gị: onye enyemaka koodu econometrics. Anaghị m ekekọrịta data ahụ, achọrọ m koodu R. Na data.frame 'data', ego (dabere), agụmakwụkwọ, ahụmahụ, okike (categorical). Ọrụ: dee koodu regression na lm () maka ego ~ agụmakwụkwọ + ahụmahụ + okike, gosi nchịkọta nchịkọta na oge ntụkwasị obi (nkwụsị) nke ọnụọgụgụ. Jiri ahịrị ikwu kọwaa akụkụ nke ọ bụla. M ga-agba ọsọ ma nyochaa nsonaazụ ya.
2. Eserese nkọwa ọnụọgụgụ (n'asụsụ mmekọ):
Kọwaa ihe nrụpụta nkwụghachi azụ n'okpuru mana Iwu: - dee ọnụọgụgụ n'asụsụ RELATIONAL ("ejikọta ya na"), ejikwala asụsụ ihe kpatara ya, tinye "ndị ọzọ agbanwe agbanwe agbanwe", R-squared dị ka 'ihe kpatara', emela ka ọ dị mkpa na nha mmetụta.
3. Koodu nlele echiche:
Dee koodu nchoputa echiche maka ego ~ agụmakwụkwọ + ụdị ahụmahụ (R): eserese ndị dabara adaba (ihe fọdụrụ), eserese QQ, nkesa nke ihe fọdụrụ. Kọwaa n'ahịrị nkọwa nke echiche na-anwale eserese ọ bụla. Tụnye mgbazi; Naanị mepụta nchoputa na m ga-eme mkpebi.
4. Ajụjụ mgbanwe efu efu:
Nyere m aka tulee ihe ize ndụ nke eleghaghị anya na-adịghị agbanwe agbanwe na ego ~ ụdị agụmakwụkwọ. Depụta mgbanwe ndị enwere ike metụtara ma ego na agụmakwụkwọ mana anọghị n'ụdị (dịka ọmụmaatụ, nzụlite ezinụlọ, mpaghara, ikike) wee kọwapụta n'ụzọ nke ọ bụla nwere ike imebi ọnụọgụ agụmakwụkwọ. Nke a abụghị ihe doro anya, ka ọ bụrụ ndepụta nke echiche; M ga-eme mkpebi ahụ.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Tụgharịa asụsụ ihe nrụpụta a ma kọwaa nsonaazụ ya.
Ngwa ngwa a na-ahapụ AI; O yikarịrị ka ọ na-ewepụta ahịrịokwu kpatara na ikwubiga okwu ókè dị ka "ọzụzụ na-abawanye ego" na "ihe nlereanya a na-aga nke ọma".
Mgbasa ozi siri ike:
Ọrụ gị: onye enyemaka akụ na ụba kpachara anya. Kọwaa ihe mmepụta ahụ, mana: (1) dee ọnụọgụgụ niile n'asụsụ mmekọ, (2) jiri usoro "all elses ceteris paribus", (3) emehiela R-squared maka ihe kpatara ya, (4) ihe dị iche na nha mmetụta, (5) rịba ama ọdịda iji nwalee echiche nke exogeneity nke ihe nlereanya na ihe ize ndụ nke mgbanwe ndị a na-eleghara anya. Mmepụta: [tebụl]
Ihe dị iche: onye siri ike ga-amachibido asụsụ ihe kpatara ya, na-eme ka a na-ahụghị anya na njedebe nke echiche.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 — Ọnyà asụsụ kpatara. Otu onye nyocha chọpụtara ọnụọgụ mgbasa ozi dị 2.4 na mgbasa ozi ya ~ nkwụghachi azụ ahịa wee jiri akara AI dị ka: "Ngalaba ọ bụla ejiri na mgbasa ozi na-abawanye ahịa site na nkeji 2.4." Nlekọta welitere mmefu ego n'otu aka ahụ; ebe n'oge a na-ere ahịa dị elu enweelarị mgbasa ozi karịa (ngbanwe causality) na ọnụọgụ gosipụtara nke a. Ihe nkuzi: nlọghachi nkịtị abụghị ihe akaebe nke ihe kpatara ya; ntụzịaka edoghị anya.
Ikpe 2 - mgbanwe eleghara anya. N'otu ọmụmụ ihe, ọnụọgụ ego ~ agụmakwụkwọ bụ 1,900. Mgbe agbakwunyere agụmakwụkwọ nne na nna na mpaghara n'ụdị ahụ, ọnụọgụ gbadara ruo 1.150. N'ihe atụ nke mbụ, agụmakwụkwọ weghaara mmetụta ụfọdụ nke nzụlite ezinụlọ n'ezie. Ihe nkuzi: mgbanwe na-efu efu mana jikọtara ọnụ na-eme ka ọnụọgụgụ; Tụlee adịghị ike ndị nwere ike iji ihe ọmụma ngalaba.
Ikpe 3 - Elu R-squared nro. Otu nwa akwụkwọ hụrụ R²=0.94 wee sị "ihe nlereanya m zuru oke". Mana otu n'ime mgbanwe ndị nọọrọ onwe ha fọrọ nke nta ka ọ bụrụ otu na mgbanwe dabere (ihe etinyegoro na ire ere). Ihe nlereanya ahụ anaghị akọwa eziokwu, ọ na-akọwa onwe ya. Ihe nkuzi: elu R-squared anaghị ekwe nkwa ịdị mma nlereanya; Achọrọ nlele mgbagha.
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-akọwa ọnụọgụgụ n'ụzọ kpatara ya. "Mbawanye / na-ebelata" asụsụ bụ ụgha ọ gwụla ma ejiri atụmatụ echekwa ya; Kwuo "mmekọrịta ya na".
- Na-eleghara mgbanwe a na-eleghara anya. Ihe na-efu efu metụtara ma X na Y na-eleda ọnụọgụgụ anya; Tụlee ihe ndị nwere ike ime eme.
- Imehie R-squared dị ka ihe ịga nke ọma. R-squared dị elu apụtaghị ihe kpatara ya ma ọ bụ ihe nlereanya ziri ezi; O nwedịrị ike ịbụ ihe nrịbama nke mgbapu na-agbanwe agbanwe.
- Ihe mgbagwoju anya na ịdị ukwuu. p<0.05 egosighi na mmetụta dị ukwuu; Hụkwa uru ọnụọgụgụ bara uru.
- Ịkọwa echiche na-enyochaghị ha. Mmebi na-agbagọ njehie ọkọlọtọ na nkọwa; enweghị ike ịgbaghara nchoputa.
Ntuziaka: Maka ọnụọgụ ọ bụla, jụọ "Enwere m ike ịkọwa mmekọrịta a n'akụkụ nke ọzọ? Ma ọ bụ enwere ihe nke atọ na-emetụta ma?" Ajụjụ abụọ a na-akwụsị nkọwa ihe kpatara ya tupu mkpịsị akwụkwọ emetụdị akwụkwọ ahụ.
Na nchịkọta
Ntughari ahịrị ahịrị bụ ihe bụ isi maka ịlele njikọ nke nsonaazụ na ihe nkọwa. AI ngwa ngwa na-emepụta koodu nlereanya, nhazi mmepụta, na nkọwa nkọwa; mana nkọwapụta ihe nlereanya, nkọwa mmekọrịta nke ọnụọgụgụ, na ihe ize ndụ nke mgbanwe ndị a na-eleghara anya bụ ọrụ nke ọkachamara. Mmejọ a na-emekarị bụ igosi ọnụọgụgụ dị ka ihe kpatara ya ("na-abawanye"); asụsụ ziri ezi bụ mmekọrịta ("metụtara, ihe ndị ọzọ niile na-adịgide adịgide"). High R-squared abụghị ihe ịga nke ọma ma ọ bụ ihe kpatara ya; Ọ dịghị nkọwa dị mma na-enweghị ịlele echiche (karịsịa exogeneity).
Ọrụ ngwa
Tọọ nkwụghachi azụ na otu dabere na opekata mpe mgbanwe abụọ nọọrọ onwe ha na ntọala data. Rịọ koodu site na AI ma mee ya. Nke mbụ, mee ka AI kọwapụta ọnụọgụgụ n'asụsụ mmekọrịta, wee nyochaa ma mezie nkwupụta ihe kpatara nke ọ bụla. Tinye mgbanwe nwere ike jikọta na ihe nlere ahụ wee hụ ka ọnụọgụ ọnụọgụgụ isi si agbanwe wee kọwapụta nke a na paragraf n'ime usoro nke enweghị isi agbanwe agbanwe. N'ikpeazụ, mepụta atụmatụ nyocha nke echiche ma mara nke echiche siri ike na nke yiri ihe a na-enyo enyo.
ndetu
- [] M wuru ihe nlereanya dabere na tiori na ihe ọmụma ubi, ọ bụghị na data.
- [ ] Atụwara m ọnụọgụgụ n'asụsụ mmekọrita ("ihe metụtara, ceteris paribus").
- [] Achọpụtara m na nkwupụta ihe kpatara ya chọrọ nhazi dị iche.
- [ ] A nwalere m uche nke ọnụ ọgụgụ isi site n'ịtụle mgbanwe ndị a na-eleghara anya.
- [] Adịghị m R-squared dị ka ihe ịga nke ọma / ihe kpatara ya.
- [ ] Mepụtara ma kọwaa atụmatụ nchọpụta echiche echiche; M tụlere ma enwere mmebi.