p align="justify"> Модель 1: МНК, використані спостереження 1-37
Залежна змінна: залишки
КоеффіціентСт. ошібкаt-статістікаP-значеніеDeath rate0,01270710,01866780,06810,856185
Середня зав. перемен0,000000Ст. откл. зав. перемен1,372009Сумма кв. остатков66,90559Ст. помилка моделі1,363264R-квадрат0,012707Іспр. R-квадрат0,012707F (1, 36) 0,033342Р-значення (F) 0,856185Лог. правдоподібність - 63,45947Кріт. Акаіке128,9189Кріт. Шварца130,5299Кріт. Хенна-Куінна129,4869
Модель 1: МНК, використані спостереження 1-42
Залежна змінна: залишки
КоеффіціентСт. ошібкаt-статістікаP-значеніеDeath rate0,006222510,01228110,13060,813106
Середня зав. перемен0,000000Ст. откл. зав. перемен1,233061Сумма кв. остатков61,95013Ст. помилка моделі1,229219R-квадрат0,006223Іспр. R-квадрат0,006223F (1, 41) 0,056721Р-значення (F) 0,813106Лог. правдоподібність - 67,75728Кріт. Акаіке137,5146Кріт. Шварца139,2522Кріт. Хенна-Куінна138,1515
ДОДАТОК Ж
Тести на нормальність залишків. Група 1
Група 2
Додаток З
Тести на мультиколінеарності
Група 1
Метод інфляційних чинників
Мінімальна можливе значення=1.0
Значення gt; 10.0 можуть вказувати на наявність мультиколінеарності
Unemployment - 3,164wage - 2,000- 1,315places - 1,885
VIF (j)=1/(1 - R (j) ^ 2),
де R (j) - це коефіцієнт множинної кореляції
між змінною j та іншими незалежними змінними
Властивості матриці X'X:
- я норма=3138882,7
Детермінант=4,837028e + 016
Зворотне умовне число=1,9901025e - 007
Група 2
Метод інфляційних чинників
Мінімальна можливе значення=1.0
Значення gt; 10.0 можуть вказувати на наявність мультиколінеарності
Unemployment - 1,511wage - 1,509- 1,259places - 1,722
Crime 1,724 (j)=1/(1 - R (j) ^ 2),
де R (j) - це коефіцієнт множинної кореляції між змінною j та іншими незалежними змінними
Властивості матриці X'X:
- я норма=1,3264209e + 008
Детермінант=4,9847429e + 021
Зворотне умовне число=1,3143042e - 009
