2=1,64.
Значення статистики Дарбіна-Уотсона розподілено в інтервалі від 0 до 4. Відповідно, ідеальне значення статистики одно 2 (автокорреляция відсутній). Якщо розрахункове значення:
-d1
Для знаходження автокореляції розіб'ємо числову пряму.
Наше розрахункове значення dw=1,84 потрапляє в область, де автокореляції немає.
. Перевіримо, чи адекватно припущення про однорідність вихідних даних в регресійному сенсі. Чи можна об'єднати дві вибірки (по перших 5 і іншим 5 спостереженнями) в одну і розглядати єдину модель регресії Y по X?
Для перевірки припущення про однорідність вихідних даних в регресійному сенсі застосуємо тест Чоу.
У відповідності зі схемою тесту побудуємо рівняння регресії за перше n1=5 спостереженнями й іншим n2=5 спостереженнями. Результати пред?? Тавлі на рис.22.
Результати регресійного і дисперсійного аналізу моделі, побудованої за всіма n=n1 + n2=10 спостереженнями.
Розрахуємо статистику F за формулою:
F розр. =(ESS-ESS 1-ESS 2) / (2 +1)=(1,158-0,023-0,070) / 3=15,43 (ESS 1 + ESS 2) / (10-2 * 2-2) (0,023 + 0,070) / 4
Знаходимо табличне значення F табл. =FРАСПОБР (0,05; 3;
) за допомогою редактора EXCEL. Отримуємо F табл. =6,59.
Так як F розр. > F табл. (15,43> 6,59), то можна зробити висновок, що використовувати єдину модель по всіх спостереженнями можна, тобто об'єднати дві вибірки (по перших 5 і іншим 5 спостереженнями) в одну і розглядати єдину модель регресії Y по X не доцільне .
Висновок
Отже, численні спостереження і дослідження показують, що в навколишньому світі величини існують не ізольовано один від одного, а навпаки, вони пов'язані певним чином.
Не важливо розглядаємо ми економічну сферу діяльності або яку-небудь іншу, скрізь існують фактори, що впливають на об'єкт / підсумок якого-небудь процесу. Для вірної інтерпретації цього явища була розроблені методи математичної статистики.
Найбільш простим методом, використовуваним в економіці для визначення залежності змінних, є модель лінійної регресії. Також вона може злучити початком економетричного аналізу. Відомо що на будь-який економічний показник, як правило, впливають кілька факторів, тому найчастіше при побудові моделі використовується множинна регресія.
Але побудова моделі лише половина справи, необхідно бути впевненим, що вона відповідає реальності. Для проводять аналіз якості моделі, що складається з декількох етапів.
Одним із способів перевірки є перевірка загальної якості рівняння регресії. Для проведення цієї перевірки використовують коефіцієнт детермінації. Цей показник використовують як універсальну міру зв'язку однієї випадкової величини від іншої. Після розрахунку коефіцієнта детермінації фахівці дивляться на його величину, вона може варіюватися від нуля до одиниці, чим ближче отримана цифра до одиниці, тим сильніше вплив факторів ...
