,23 , 2517241,22,4 Сума = 15790100,014 Ср.знач = 315,8
Використовуючи ці результати, отримаємо:
14: 10 = 1,4;
15,8 - 1,4 Г— 3 = 11,6.
Візьмемо k = 1 і? = 0,4,? = 1 -? = 0,6. p> Детально покажемо розрахунок на перших двох кроках, а решта відобразимо в таблиці 6.
t = 1 11,6 + 1,4 Г— 1 = 13,0;
Е (1) = Y (1) - Yp (1) = 12 - 13 = -1;
13,0 - 1 Г— 0,64 = 12,4;
1,4 - 1 Г— 0,16 = 1,2. = 2 12,4 + 1,2 Г— 1 = 13,6;
Е (2) = Y (2) - Y p (2) = 15 - 13,6 = 1,4;
13,6 +1,4 Г— 0,64 = 14,5;
1,2 +1,4 Г— 0,16 = 1,4 і т. д.
Таблиця 6
a = 0,4 tфакт Y (t) a 0 (t) a 1 (t) Розрахунок Y p (t) E (t) E 2 a = 0,7 tфакт Y (t) a 0 (t) a 1 (t) Розрахунок Y p Так як? Е 2 (t) ( ? = 0,4) ) (? = 0,7), на останньому кроці отримано модель:
Y p (N + k) = 27,5 +2,0 k.
Далі досліджуємо адекватність моделі. Модель є адекватною, якщо математичне сподівання значень залишкового ряду близько чи дорівнює нулю і якщо значення залишкового ряду випадкові, незалежні і підпорядковані нормальному закону розподілу. p align="justify"> Перевірка рівності нулю математичного сподівання рівнів ряду залишків.
Перевірка рівності математичного сподівання рівнів ряду залишків нулю виконаємо з використанням t-критерію Стьюдента:
,
де;
t
При перевірці незалежності (відсутність автокореляції) визначається відсутність в ряду залишків систематичної складової, за допомогою d-критерію Дарбіна-Уотсона за формулою. Чисельне значення коефіцієнта одно
d `= 4 - 2,3 = 1,7.
Потрапляє в інтервал від d2 до 2 (для лінійної моделі при 10 спостереженнях можна взяти в якості критичних табличних рівнів величини d1 = 1,08, d2 = 1,3...
