Программа построения вполне интерпретируемых и RTF-адекватных линейных регрессионных моделей

Статья посвящена проблеме отбора «информативных» регрессоров (ОИР) в регрессионных моделях, оцениваемых с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Построенные в результате такого отбора модели часто оказываются неадекватными и плохо интерпретируемыми. В работе впервые сформулированы определения «вполне интерпретируемой» и «RTF-адекватной» регрессионной модели. Рассмотрен ранее предложенный эффективный алгоритм решения задачи ОИР. На его основе разработан алгоритм построения вполне интерпретируемых и RTF-адекватных линейных регрессионных моделей. В нем для каждой регрессии последовательно осуществляется проверка: «информативности» переменных, мультиколлинеарности, соответствия знаков коэффициентов физическому смыслу факторов, адекватности модели по коэффициенту детерминации и значимости в целом по F-критерию Фишера, а также значимости коэффициентов по t-критерию Стьюдента. Предложенный алгоритм реализован в виде программы для эконометрического пакета Gretl. Разработанная программа универсальна и может быть использована для решения широкого круга задач анализа данных.