озробкам англійської статистика Р.Е. Фішера (1890-1962), статистична значимість парного і чистого (приватного) коефіцієнтів кореляції Пірсона перевіряється у разі нормальності їх розподілу, на підставі -розподілу англійської статистика В.С. Госсета (псевдонім "Стьюдент"; 1876-1937) із заданим рівнем ймовірнісної значущості і наявної ступеня свободи , де - число зв'язків (факторних змінних). Для парного коефіцієнта маємо його середньоквадратичне помилку і фактичне значення -критерію Стьюдента:
(12)
Для чистого коефіцієнта кореляції при розрахунку його замість (n-2) треба брати , тому що в цьому випадку мається m = 2 (дві факторні змінні x і z). При великому числі n> 100 замість (n-2) або (n-3) в (6) можна брати n, нехтуючи точністю розрахунку.
Якщо tr> tтабл. , То коефіцієнт парної кореляції - загальний або чистий є статистично значущим, а при tr? tтабл. - Незначущим. p align="justify"> Значимість коефіцієнта множинної кореляції R перевіряється за F - критерієм Фішера шляхом розрахунку його фактичного значення
(13)
При FR> Fтабл. коефіцієнт R вважається значимим із заданим рівнем значущості a і наявних ступенях свободи і , а при Fr? Fтабл - незначущим.
У сукупностях великого обсягу n> 100 для оцінки значущості всіх коефіцієнтів Пірсона замість критеріїв t і F застосовується безпосередньо нормальний закон розподілу (табульований функція Лапласа-Шеппарда).
Нарешті, якщо коефіцієнти Пірсона не підкоряються нормальному закону, то в якості критерію їх значимості використовується Z - критерій Фішера, який тут не розглядається.
Методи прогнозування в рядах динаміки
Статистичні методи прогнозування - наукова і навчальна дисципліна, до основних завдань якої відносяться розробка, вивчення і застосування сучасних математико-статистичних методів прогнозування на основі об'єктивних даних; розвиток теорії і практики ймовірнісно-статистичного моделювання експертних методів прогнозування; методів прогнозування в умовах ризику і комбінованих методів прогнозування з використанням спільно економіко-математичних та економетричних (як математико-статистичних, так і експертних) моделей. Науковою базою статистичних методів прогнозування є прикладна статистика і теорія прийняття рішень
Найпростіші методи відновлення використовуваних для прогнозування залежностей вих...
