Анализ методом регрессии с фиктивными переменными

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Анализ методом регрессии с фиктивными переменными

Один из приемов регрессионного анализа – метод фиктивных переменных для представления условий, не определяемых в серии расчетов. В качестве таких переменных берутся значения 0 и 1. Например, магазин Toys “R” Us, имеющий запас модной игрушки – условие, которое нельзя выразить численным значением, – резко увеличивает объем продаж. В совокупности данных наличие и отсутствие запаса можно обозначить ранговыми переменными 1 и 0 соответственно.

Используя гипотетическую совокупность данных по магазину Toys “R” Us, можно понять, как работают эти переменные (табл. 5.6).

Выводы регрессивного анализа устанавливают отношения между модной игрушкой и уровнем продаж:

Это идеальная модель, поскольку разброс на 100 % объясняется среднеквадратичной погрешностью, и T-статистика работает прекрасно. T-статистика огромна. Уровень продаж составляет $100 000, когда модная игрушка отсутствует в ассортименте, и увеличивается на $100 000, когда она появляется. Уравнение регрессии по данным электронной таблицы имеет вид:

Объем продаж = 100 000Х + $100 000

Если вожделенная игрушка имеется в магазине, X = 1 и объем продаж подскакивает до $200 000, если не имеется, Х = 0 и продажи возвращаются на уровень $100 000. Фиктивные переменные весьма полезны и могут использоваться для установления соответствий между немасштабными данными, такими как наличие запасов или количества выходных, с поддающимися измерению данными, такими как температура, процентная ставка и дефекты продукции. В результате получаются удобные регрессивные модели.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.