t-критерій Стьюдента - загальна назва для статистичних тестів <# "justify"> Проведемо оцінку параметрів на типовість за формулами. Здійснити перевірку значущості параметрів рівняння регресії за допомогою t-критерію Стьюдента:
= 28,36
2 - коефіцієнт детермінації, - кількість вибірки, - число ступенів свободи.
= 5,59
Це означає рівняння регресії значимо в цілому.
Розрахункові значення t-критерію можна обчислити за формулами:
= 7,12
= 13,24
Розрахуємо стандартну помилку прогнозу:
= 23,24
= 0,654
= 0,214
= 4,83
= 2,36
В
Відхиляється гіпотеза про випадкову природу оцінюваних характеристик і підтверджується їх статистична значимість і надійність.
Расчитаем середню і граничну помилки.
? 2 - вибіркове середнє квадратичне відхилення, - коефіцієнт довіри, що визначається залежно від рівня ймовірності р
Побудуємо графік і тренд аналітичного вирівнювання
В
Малюнок 4. Графік аналітичного вирівнювання
Метод ковзних середніх
Відобразимо графічно наш ряд, щоб визначити адитивну або мультипликативную модель використовувати.
В
Малюнок 5. Графічесткій ряд
Проаналізувавши графік можна зробити висновок про те, що нам підходить адитивна модель, тому що кількість вільного часу не збільшується від циклу до циклу. Для того, щоб визначити період коливань побудуємо автокорреляционную функцію. Для цього визначимо коефіцієнт автокореляції для кожного рівня, який розраховується за формулою:
В
За отриманими даними побудуємо таблицю
Таблиця 8 - Дані автокореляційної функції
Т.к. r6 виявився найвищим, то ряд містить циклічні коливання з періодичністю в 6 місяців.
Таблиця 9 - Розрахунок ковзних середніх
tyітого за 6 месяцев.скользящая середовищ. За 6 м.Центріров. ковзна средняяОценка сезонної компоненти1365 ---- +23202009334,8333 - ---- 22296 ---- 23320 ---- 24340 ----...
