=3>
26
76,60
травня 2006
27,0
червня 2006
25,3
липня 2006
25,8
27
79,80
серпня 2006
28,1
вересня 2006
25,9
жовтня 2006
24,9
28
80,50
листопада 2006
25,6
грудня 2006
30,0
січня 2007
21,0
29
71,00
лютого 2007
23,6
березня 2007
26,4
Побудуємо показову регресію для експорту [20]
Позначимо ln (f) = y, ln (a) = alpha, ln (b) = beta. Отримаємо
В В В В В В В В В В В В В В В
Оцінимо лінійну регресію
1.1.Построеніе регресії
Для регресії виду
знайдемо коефіцієнти за формулами [11]
В
Обчислимо
В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В
Тоді
В
Звідки
Тоді лінійна регресія буде мати вигляд
В
Сенс коефіцієнта beta полягає в тому, що при зміні значення X на 1 одиницю Y змінюється на 0,05. Параметри показовою регресії
В
Намалюємо точки і регресію:
В
1.2. Дисперсійний аналіз для лінійної регресії
Середній Y
Залишкова варіація (RSS)
В
Загальна варіація (TSS)
В
Пояснюють варіація (ESS)
В
Правило додавання дисперсій виконується
Підрахуємо оцінку дисперсії помилки, тобто [4]
В В
Середній X
Знайдемо оцінки дисперсій коефіцієнтів регресії
за формулами
В
Отримаємо
1.3. Вивчення якості лінійної регресії
Довірчі інтервали для оцінених параметрів
В
рівень довіри
Кількість ступенів свободи 27. Критичне значення статистики Стьюдента p> Довірчий інтервал [8] для beta
дорівнює
Чи не можемо на даному рівні значущості прийняти гіпотезу beta = 0 тому НЕ потрапляє в довірчий інтервал. Довірчий інтервал для alpha
В
дорівнює
Ми не можемо на даному рівні значущості прийняти гіпотезу alpha = 0 тому НЕ потрапляє в довірчий інтервал. p> Критерій Фішера значущості всієї регресії
Коефіцієнт кореляції [12]
В
де
В
В
показує, що зв'язок сильна. Коефіцієнт детермінації
В
показу...
