стережень;
m - кількість поворотних точок (Піків). p> Точка вважається поворотною, якщо вона більше попередньої і наступної (або менше).
В
є поворотною точкою
є поворотною точкою
НЕ є поворотною точкою
НЕ є поворотною точкою
НЕ є поворотною точкою
є поворотною точкою
НЕ є поворотною точкою
є поворотною точкою.
m = 4
В
m = +4> 2, отже нерівність виконується, властивість виконується. p> 2. Незалежність значень залишків (відсутність автокореляції). Критерій Дарбіна-Уотсона.
В
x
y
В В В В
17
26
24,718
1,282
1,6435
*
22
27
28,523
-1,523
2,3195
7,8680
10
22
19,391
2,609
6,8069
17,0734
7
19
17,108
1,892
3,5797
0,5141
12
21
20,913
0,087
0,0076
3,2580
21
26
27,762
-1,762
3,1046
3,4188
14
20
22,435
-2,435
5,9292
0,4529
7
15
17,108
-2,108
4,4437
0,1069
20
30
27,001
2,999
8,9940
26,0814
3
13
14,064
-1,064
1,1321
16,5080
133
219
*
-0,023
37,9608
75,2816
В
порівнюємо з двома табличними:
, отже, властивість виконується, залишки незалежні.
3. Підпорядкування залишків нормальному закону ( R/S критерій).
В
В
В
В В
Розрахунковий критерій порівнюємо з двома табличними, якщо розрахунковий критерій потрапляє всередину табличного інтервалу, те властивість виконується. p> (2,67; 3,57)
1,216 <2,67, отже, властивість не виконується, залишки не підпорядковані нормальному законом.
4. Перевірка рівності М (Е) = 0, середня величина залишків дорівнює 0 (критерій Стьюдента).
В
В В
Якщо <, то властивість виконується. <В
2,2281
, отже, властивість виконується. p> 5. Гомоскедастічность залишків , тобто дисперсія залишків () однаково для кожного значення (залишки мають постійну дисперсію). p> Якщо дисперсія залишків неоднакова, то має місце гетероскедастичності. p> Якщо передумови НЕ виконуються, то модель потрібно уточнювати. Застосовуємо тест Голдфельд-Квандта:
1) порядок (Ранжувати) спостереження в міру зростання фактора В«ХВ». p> 2) виключити d-середніх спостережень. p>, br/>
де n - кількість спостережень.
2) розділити сукупність на дві групи: з малими та великими значеннями В«ХВ» і для кожної з частин знайти рівняння регресії.
3) знайти залишкову суму квадратів відхилень () для кожного рівняння регресії. br/>В В
4) застосовують критерій Фішера:
В
Якщо, то гетероскедастичності має місце, то є п'ята передумова не виконується. <В
X
Y
17
22
22
27
10
22
7
19
12
21
21
26
14
20
