align="justify"> = 0,314574906 H0:? ? ? ???? ? ? H0: ? ? ? ???? ? ? H1:? ? ? ????? ? ? H1:? ? ? ???? ? ? Отже, залишки гомокедастічни.
Перевірка середнього значення залишків:
tee - e 1ср e - e 2ср 1-0,079-0,086 n 1 = 1020,0360,028 n 2 = 1030,001-0,006 40,007-0,001 e 1ср = 0,00762314550,1120,105 e 2ср = 0,0066-0,016-0,023 7-0,025-0,032-0,031??? 0,058-0,038-0,045-0,04490,1220,1150,116 S = 0,00110289410-0,118-0,125-0,12411-0,037-0,045-0,043 H0:? ? ???? ? 12-0,030-0,038-0,036 H1:? ? ????? ? 13-0,012-0,020-0,018140,1110,1040,105 t = 2,33343192150,000-0,008-0,007160,0490,0420,043 t 1КР = -2,10092203717-0,039-0,047-0,046 t 2кр значення залишків непостійно
Перевірка гіпотези про відсутність автокорелляціі:
? rn -? tt 1КР t 2кр
Автокорелляція присутня.
Застосування моделі для прогнозу
Прогноз на підставі трендових моделей (кривих зростання) містить два елементи: точковий та інтервальний прогнози. Точковий прогноз - це прогноз, яким називається єдине значення прогнозованого показника. Це значення визначається підстановкою в рівняння обраної кривої зростання величини часу t, відповідної періоду попередження: t = n +1; t = n +2 і т. д. Очевидно, що точний збіг фактичних даних в майбутньому і прог...
