=top>
Спостереження
Передвіщене 101,3
Залишки
Стандартні залишки
1
101,0953062
-0,095306249
-0,079492648
2
101,1406289
-0,540628945
-0,450925589
3
+98,91981687
2,280183127
1,901845857
4
101,3219197
-0,521919726
-0,43532068
5
101,9564375
-0,956437461
-0,797741462
6
107,3045155
1,495484488
1,247347611
7
101,0499836
1,150016446
0,959201034
8
101,0046609
0, 195339141
0,162927675
9
102,5909552
-1,790955196
-1,493792616
10
101,1406289
-0,340628945
-0,284110403
11
101,7751467
-0,87514668
-0,729938779
Графік 2.
В
Перевіряємо випадковість залишків. Згідно передумовам МНК обурення повинно бути випадковою величиною з нульовим математичним очікуванням. Це має місце для отримання однофакторной регресії. Графік залишку (обурення, помилки) розташовується в горизонтальній смузі. Мається велика кількість локальних екстремумів (максимумів і мінімумів). -Значить залишки випадкові. p> Згідно наступної передумові залишки повинні дорівнювати мінливі. Для перевірки цієї передумови використовуємо в Microsoft Excel інструмент "Середнє значення".
В
-0,0000000000000026.
Перевірка на гомоскедастічность за методом Гольдфельда-Квандта неможлива, оскільки недостатньо спостережень (повинно бути n> 12m)/
Перевіримо відсутність автокореляції залишків. Для цього найчастіше використовують критерій Дарбіна Уотсона (d-критерій):
.
знаходиться в Microsoft Excel за допомогою інструменту "СУММКВРАЗН"
= 29,573
, береться з таблиці 4.1 "SS"/"залишок"
14,374
d =. p> Критерій Дарбіна Уотсона (d-критерій): n = 12, m = 1, , Dl = 0,97, du = 1,33
I dl II du III IV 4-du V 4-dl VI
0 0,97 1,33 2 2,67 3,03 4
d = 2,057 III, IV. Значить немає підстав відхилити припущення про відсутності автокореляції сусідніх залишків за d-критерієм з рівнем значущості. Наступне необхідна умова: залишки повинні мати розподіл Гауса. можна обмежитися критерієм розмахів (RS - критерій).
.
-стандартна помилка моделі
= 1,263784889.
знаходиться в Microsoft Excel за допомогою функції В«МАКС".
= .2,280183127
знаходиться в Microsoft Excel за допомогою функції В«МІН".
= -1,790955196
RS = 3,22138
Критерій розмахів, RS - критерій: n = 12, О± = 0,05, a = 2,8, b = 3,91. p> Якщо a
2,8 <3,22138 <3,91.
Висновок: Всі передумови регресійного аналізу виконуються з рівнем О± = 0,05. Значить модель успішно пройшла перевірку оцінки її якості. <В
3. Запропонувати моделі тренда досліджуваного показника. Оцінити якість моделей
Лінійний тренд у показника пов'язаний із ситуацією, коли найбільшим є коефіцієнт автокореляції першо...
