- •Лабораторная работа №1 Парная линейная регрессия
- •Лабораторная работа №2 Нелинейные модели парной регрессии
- •Лабораторная работа №3 Множественная регрессия
- •Лабораторная работа №4 Проверка адекватности модели регрессии по особенностям остаточных величин
- •Значения статистики Дарбина-Уотсона
- •Лабораторная работа №5 Анализ построенной модели регрессии на гетерокедастичность остатков
- •Лабораторная работа №6 Анализ динамики временных рядов
- •Лабораторная работа №7 Моделирование временных рядов с сезонными колебаниями
- •Лабораторная работа №8 Анализ взаимосвязи двух временных рядов
- •Уравнение линейной регрессии по уровням временных рядов
- •Уравнение регрессии по уровням временных рядов с включенным фактором времени
- •Уравнение регрессии по первым разностям
- •Лабораторная работа №9 Моделирование временных рядов с распределенным лагом
Уравнение регрессии по уровням временных рядов с включенным фактором времени
Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени.
ВЫВОД ИТОГОВ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика |
|
|
|
|
|
Множественный R |
0,998347903 |
|
|
|
|
R-квадрат |
0,996698535 |
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат |
0,994497558 |
|
|
|
|
Стандартная ошибка |
0,655825836 |
|
|
|
|
Наблюдения |
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный анализ |
|
|
|
|
|
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
2 |
389,5430108 |
194,7715 |
452,8437 |
0,0001 |
Остаток |
3 |
1,290322581 |
0,430108 |
|
|
Итого |
5 |
390,8333333 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
|
Y-пересечение |
-5,419354839 |
25,73678769 |
-0,21057 |
0,8467152 |
|
Доход, % к 1985 г |
0,322580645 |
0,269890331 |
1,195229 |
0,3178675 |
|
год |
3,516129032 |
1,014634504 |
3,465414 |
0,0404807 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ВЫВОД ОСТАТКА |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдение |
Предсказанное Расход, руб |
Остатки |
|
|
|
1 |
30,35483871 |
-0,35483871 |
0,125911 |
|
|
2 |
34,83870968 |
0,161290323 |
0,026015 |
0,2663892 |
|
3 |
39 |
-7,1054E-15 |
5,05E-29 |
0,0260146 |
|
4 |
43,80645161 |
0,193548387 |
0,037461 |
0,037461 |
|
5 |
49,25806452 |
0,741935484 |
0,550468 |
0,3007284 |
|
6 |
53,74193548 |
-0,74193548 |
0,550468 |
2,201873 |
|
|
|
|
1,290323 |
2,8324662 |
|
Выводы:
Уравнение достоверно на 99,67%.
Статистика критерия Фишера – 452,84; значимость F – 0,0001, что не превышает допустимый уровень значимости 0,05. Уравнение в целом признаем значимым.
Из коэффициентов регрессии можно признать значимым только , только у него допустимый уровень ошибки (0,04< 0,05). Можно делать вывод том, что с каждым годом расход на данный товар увеличивается в среднем на 3,52 руб.
Коэффициенты автокорреляции остатков
r1 |
r2 |
-0,61008 |
-0,24304 |
Статистика Дарбина-Уотсона . Критические значения критерия . Выполняется неравенство , поэтому переходим к значению . Так как , автокорреляция в остатках регрессии отсутствует.