Как можно уменьшить влияние случайных факторов в парной регрессии?

Чтобы уменьшить влияние случайных факторов в парной регрессии, можно использовать следующие подходы:

• Правильно подобрать спецификацию модели. storage.ucomplex.org Чем ближе теоретически полученные значения к фактическим данным, тем меньше влияние случайных ошибок. storage.ucomplex.org
• Исключить из совокупности единицы с аномальными значениями исследуемых признаков. storage.ucomplex.org Это делают, если данные в исходной статистической совокупности неоднородны. storage.ucomplex.org
• Увеличить объём выборки. storage.ucomplex.org Считается, что число наблюдений должно в 7–8 раз превышать число рассчитываемых параметров. storage.ucomplex.org study.urfu.ru
• Соблюдать условия Гаусса–Маркова. uust.ru tstu.ru Это важно при построении и интерпретации линейной регрессионной модели. tstu.ru Условия включают среднее значение ошибок и постоянную дисперсию. tstu.ru
• Использовать метод наименьших квадратов (МНК). uust.ru tstu.ru Он позволяет найти такие значения параметров, при которых сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений от предсказанных моделью минимальна. tstu.ru
• Отбирать факторы, которые не сильно коррелируют друг с другом. uust.ru elib.rshu.ru Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми. uust.ru