ERRORS IN THE USE OF LINEAR REGRESSION IN VALUE ESTIMATION: ASSUMPTIONS, DETECTION METHODS, AND A SOFTWARE PACKAGE ON PYTHON

Πηγή: Journal of Monetary Economics and Management. :77-85

Θεματικοί όροι: при использовании ли- нейной регрессии существует достаточно большое количество неочевидных моментов, Теоретический обзор ошибок, Линейная регрессия достаточно популярна в силу простоты её интерпретации и распространенности реализации внутри как статистических пакетов, использование линей- ной регрессии на двух временных рядах с трендом, оценка стоимости, Цель, в который заложено автоматическое принятие некоторых решений в процессе построения модели линейной регрессии и с помощью которого возможно бы- стро интерпретировать ее качество. Выводы, так и офисных приложений. В тоже время, чтобы получать приближен- ные к истинным предсказания модели, практическая разработка программного пакета на Python, который помогает обнаруживать и решать эти ошибки. Результаты, и предложить про- граммный пакет на Python, линейная регрессия, выбросы в данных, которые могут возникнуть при ис- пользовании линейной регрессии, несоблюдение предпосылок Гаусса-Маркова, нарушение причинно- следственной связи, в которых нужно иметь компетенцию, предпосылки Га- усса-Маркова, Автором данной статьи были рассмотрены основные ошиб- ки применения линейной регрессии при ее использовании в экономической сфере, наличие выбросов в данных. Также автором был реа- лизован и выложен в открытый доступ программный пакет на языке Python, который автоматизирует некоторые решения в процессе построения модели линейной регрессии и помогает быстро интер- претировать ее качество. Методы, Python, Рассмотреть основные ошибки, которые могут возникнуть при при- менении линейной регрессии в экономической сфере