Реферат Класифікація економетричних моделей і методів

8

5,32

4,46

4,07

3,84

3,69

3,58

3,44

3,28

3,12

2,93

9

5,12

4,26

3,86

3,63

3,48

3,37

3,23

3,07

2,90

2,71

10

4,96

4,10

3,71

3,48

3,33

3,22

3,07

2,91

2,74

2,54

11

4,84

3,98

3,59

3,36

3, 20

3,09 П

2,95

2,79

2,61

2,40

Коли m = 1, вибираємо 1 стовпець.

k 2 = n-m = 7-1 = 6 - т.е.6-я рядок - беремо табличне значення Фішера

F табл = 5.99, у порівн. = разом: 7

Вплив х на у - помірне і негативне

Е· - модельне значення. br/>

F розр. = /Td>

28,648: 1

= 0,92

200,50: 5

А = 1/7 * 398,15 * 100% = 8,1% <10% -

прийнятне значення

Модель досить точна.

F розр. = 1/0, 92 = 1,6

F розр. = 1,6

Повинно бути F розр . > F табл

Порушується дана модель, тому дане рівняння статистично значимо.

Так як розрахункове значення менше табличного - незначна модель. br/>

ДЂ ср =

1

ОЈ

(y - Е·)

* 100%

N

y

Помилка апроксимації.

A = 1/7 * 0,563494 * 100% = 8,04991% 8,0%

Вважаємо, що модель точна, якщо середня помилка апроксимації менше 10%.

В  Параметрична ідентифікація парної нелінійної регресії

Модель у = а * х b - Ступенева функція

Щоб застосувати відому формулу, необхідно логаріфміровать нелінійну модель.

log у = log a + b log x

Y = C + b * X-лінійна модель. br/>

b =

yx-Y * X

x ВІ - (x) ВІ

C = Y-b * X

b = 0.289

С = 1,7605 - (- 0,298) * 1,7370 = 2,278

Повернення до вихідної моделі

Е¶ = 10 з * x b = 10 2.278 * x -0.298

№ п/п

У

X

Y

X

Y * X

X 2

У

I (y-Е·)/yI

1

68,80

45,10

1,8376

1,6542

3,039758

2,736378

60,9614643

0,113932

2

61, 20

59,00

1,7868

1,7709

3,164244

3,136087