-18.33
335,99
393
6.67
44,49
339
-47.33
2240,13
443
56.67
3211,49
467
80.67
6507,65
457
70.67
4994,25
488
101.67
10336,79
424
37.67
1419,03
4636
24624
51804,7
m yx = S65, 704 * в€љ 1/12 + 24624/51804, 7 = 36,71
65,704 - 2,35 * 36,71 ≤ y n ≤ 65,704 + 2,35 * 36,71
Точковий прогноз середнього значення продажів за лінійним тренду знаходиться наступним чином:
Е·в.н. = 283,61 +15,84 * 13 = 489,53
Остаточно отримуємо інтервальний прогноз продажів
Е·в.н. = 489,5 В± 2,353 * 36,71
Або Е·в = 489,5 В± 2,353 * 36,71 = 575,89
Або Е·н = 489,5 В± 2,353 * 36,71 = 403,12
Задача 4
Для регресійних моделей:
y = а 0 + а 1 х 1 + а 2 х 2 + Оµ
z 1 = а 0 а 1 t + а 2 cos (2ПЂt/12) + а 3 sin (2ПЂt/12) + Оµ t
перевірити наявність або відсутність автокореляції, використовуючи критерій Дарбіна-Уотсона при рівні значущості О± = 0,05.
Для регресійній моделі y = а 0 + а 1 х 1 + а 2 х 2 + Оµ
Перевірити наявність або відсутність мультиколінеарності, використовуючи критерії xі-квадрат (П‡ 2 ) при рівні значущості О± = 0,05.
