Реферат Моделювання та прогнозування природного приросту населення в РФ

t/12)

-4086,636

1588,773

-2,572

0,015299504

sin (6Pi * t/12)

-5121,059

1588,773

-3,223

0,003049779

Рівняння описує на 89,1% варіацію вихідного показника природного приросту, рівняння статистично значимо при рівні надійності 95%. Всі коефіцієнти рівняння статистично значимі при аналогічному рівні надійності.

В 

Модель має високі показники среднеквадратической помилки і середньої помилки апроксимації, але може бути використана для прогнозування.

2.5 Регресійна модель із змінною структурою (фіктивні змінні)

Розглянемо ще один метод моделювання часового ряду, що містить сезонні коливання, - побудова моделі регресії з включенням фактору часу та фіктивних змінних. Кількість фіктивних змінних в такій моделі повинно бути на одиницю менше числа моментів (періодів) часу всередині одного циклу коливань. У даному випадку при моделюванні щомісячних даних модель повинна включати дванадцять незалежних змінних - фактор часу та одинадцять фіктивних змінних. Кожна фіктивна змінна відображає сезонну (циклічну) компоненту часового ряду для якого-небудь одного періоду. Вона дорівнює одиниці для даного періоду і нулю для всіх інших періодів. p> Побудуємо модель регресії з включенням фактору часу та фіктивних змінних для даних про природний приріст населення в РФ. У даній моделі дванадцять незалежних змінних: t, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9, D10, D11, D12 і результативна мінлива Y. Складемо матрицю вихідних даних (Додаток 6). p> Рівняння регресії має вигляд:

Е¶t = -89444,083 + 1132,083 О‡ t + 24047,583 О‡ D2 + 17218,167 О‡ D3 + 21431,750 О‡ D4 + 15077,333 О‡ D5 + 26904,583 О‡ D6 + 40734,833 О‡ D7 + 43809,083 О‡ D8 + 38606,667 О‡ D9 + 32848,917 О‡ D10 + 26662,833 О‡ D11 + 24437,083 О‡ D12

R 2 = 0,960

Рівняння описує на 96,0% варіацію вихідного показника природного приросту, рівняння статистично значимо при рівні надійності 95%.

Оцінимо параметри рівняння регресії звичайним МНК. Результати оцінки наведені в Таблиці 8. br/>

Таблиця 8 - Статистика рівняння для моделі з фіктивними змінними

В 

Коефіцієнти

Стандартна помилка

t-статистика

< p> P-Значення

Y-перетин

-89444,083