- •1. Парная регрессия и корреляция
- •1.1. Оценка параметров, оценка адекватности модели
- •1.2. Виды нелинейной регрессии. Оценка параметров модели.
- •1.3. Коэффициент эластичности как характеристика силы связи фактора с результатом
- •1.4. Анализ гетероскедастичности
- •2. Множественная регрессия и корреляция
- •2.1. Нормальная линейная модель множественной регрессии
- •2.2. Традиционный метод наименьших квадратов для многомерной регрессии (ols)
- •2.3. Парный, частный и множественный коэффициент корреляции
- •3. Моделирование одномерных временных рядов
- •3.1. Основные понятия и определения
- •3.2. Требования к исходной информации
- •3.3. Этапы построения прогноза по временным рядам
- •4. Типичные примеры анализа моделей Задача 1
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Задача 6
- •Задача 7
- •Задача 8
- •5. Задания для выполнения контрольных работ Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Приложение 1 Статистико-математические таблицы
- •Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двухсторонний)
- •Критические значения корреляции для уровневой значимости 0,05 и 0,01
- •Значения статистик Дарбина-Уотсона для 5%-го уровня значимости
- •Критические границы отношения rs на 5% уровне значимости
- •Содержание
Значения статистик Дарбина-Уотсона для 5%-го уровня значимости
n |
K=1 |
K=2 |
K=3 |
K=4 |
K=5 | |||||
|
dL |
dU |
dL |
dU |
dL |
dU |
dL |
dU |
dL |
dU |
6 |
0,61 |
1,40 |
- |
- |
- |
- |
|
|
|
|
7 |
0,7 |
1,36 |
0,47 |
1,9 |
- |
- |
|
|
|
|
8 |
0,76 |
1,33 |
0,56 |
1,78 |
0,37 |
2,29 |
|
|
|
|
9 |
0,82 |
1,32 |
0,63 |
1,7 |
0,46 |
2,13 |
|
|
|
|
10 |
0,88 |
1,32 |
0,7 |
1,64 |
0,53 |
2,02 |
|
|
|
|
11 |
0,93 |
1,32 |
0,66 |
1,6 |
0,6 |
1,93 |
|
|
|
|
12 |
0,97 |
1,33 |
0,81 |
1,58 |
0,66 |
1,86 |
|
|
|
|
13 |
1,01 |
1,34 |
0,86 |
1,56 |
0,72 |
1,82 |
|
|
|
|
14 |
1,05 |
1,35 |
0,91 |
1,55 |
0,77 |
1,78 |
|
|
|
|
15 |
0,8 |
1,36 |
0,95 |
1,54 |
0,82 |
0,75 |
0,69 |
1,97 |
0,56 |
2,21 |
16 |
1,10 |
1,37 |
0,98 |
1,54 |
0,86 |
1,73 |
0,74 |
1,93 |
0,62 |
2,15 |
17 |
1,13 |
1,38 |
1,02 |
1,54 |
0,90 |
1,71 |
0,78 |
1,90 |
0,67 |
2,10 |
18 |
1,16 |
1,39 |
1,05 |
1,53 |
0,93 |
1,69 |
0,82 |
1,87 |
0,71 |
2,06 |
19 |
1,18 |
1,40 |
1,08 |
1,53 |
0,97 |
1,68 |
0,86 |
1,85 |
0,75 |
2,02 |
20 |
1,20 |
1,41 |
1,10 |
1,54 |
1,00 |
1,68 |
0,90 |
1,83 |
0,79 |
1,99 |
21 |
1,22 |
1,42 |
1,13 |
1,54 |
1,03 |
1,67 |
0,93 |
1,81 |
0,83 |
1,96 |
22 |
1,24 |
1,43 |
1,15 |
1,54 |
1,05 |
1,66 |
0,96 |
1,80 |
0,86 |
1,94 |
23 |
1,26 |
1,44 |
1,17 |
1,54 |
1,08 |
1,66 |
0,99 |
1,79 |
0,90 |
1,92 |
24 |
1,27 |
1,45 |
1,19 |
1,55 |
1,10 |
1,66 |
1,01 |
1,78 |
0,93 |
1,90 |
25 |
1,29 |
1,45 |
1,21 |
1,55 |
1,12 |
1,66 |
1,04 |
1,77 |
0,95 |
1,89 |
26 |
1,30 |
1,46 |
1,22 |
1,55 |
1,14 |
1,65 |
1,06 |
1,76 |
0,98 |
1,88 |
27 |
1,32 |
1,47 |
1,24 |
1,56 |
1,16 |
1,65 |
1,08 |
1,76 |
1,01 |
1,86 |
28 |
1,33 |
1,48 |
1,26 |
1,56 |
1,18 |
1,65 |
1,10 |
1,75 |
1,03 |
1,85 |
29 |
1,34 |
1,48 |
1,27 |
1,56 |
1,20 |
1,65 |
1,12 |
1,74 |
1,05 |
1,84 |
30 |
1,35 |
1,49 |
1,28 |
1,57 |
1,21 |
1,65 |
1,14 |
1,74 |
0,07 |
1,83 |
Критические границы отношения rs на 5% уровне значимости
Объем выборки |
RSнижн |
RSверх |
Объем выборки |
RSнижн |
RSверх |
3 |
1,758 |
1,999 |
35 |
3,58 |
5,04 |
4 |
1,980 |
2,429 |
40 |
3,67 |
5,16 |
5 |
2,150 |
2,753 |
45 |
3,75 |
5,26 |
6 |
2,280 |
3,012 |
50 |
3,63 |
5,35 |
7 |
2,400 |
3,222 |
55 |
3,90 |
5,43 |
8 |
2,500 |
3,399 |
60 |
3,96 |
5,51 |
9 |
2,590 |
3,552 |
65 |
4,01 |
5,57 |
10 |
2,670 |
3,685 |
70 |
4,06 |
5,63 |
11 |
2,74 |
3,80 |
75 |
4,11 |
5,68 |
12 |
2,80 |
3,91 |
80 |
4,16 |
5,73 |
13 |
2,86 |
4,00 |
85 |
4,20 |
5,78 |
14 |
2,92 |
4,09 |
90 |
4,24 |
5,82 |
15 |
2,97 |
4,17 |
95 |
4,27 |
5,86 |
16 |
3,01 |
4,24 |
100 |
4,31 |
5,90 |
17 |
3,06 |
4,31 |
150 |
4,59 |
6,18 |
18 |
3,10 |
4,37 |
200 |
4,78 |
6,39 |
19 |
3,14 |
4,43 |
500 |
5,37 |
6,94 |
20 |
3,18 |
4,49 |
1000 |
5,79 |
7,33 |
25 |
3,34 |
4,71 |
|
|
|
30 |
3,47 |
4,89 |
|
|
|