адекватності і точності моделіtОтклон, E (t) Точки align = "justify"> Загальне число поворотних точок одно р = 6. Значення q = 2.
p> q значить умова випадковості рівнів ряду залишків виконано. Модель за цим критерієм адекватна. p align="justify"> В· Перевірка рівності математичного сподівання рівнів ряду залишків нулю здійснюється в ході перевірки відповідної нульової гіпотези. Для чого будується е-статистика:
В В
Для лінійної моделі
В В В
Отримане значення порівняємо з табличним значенням
Так як <то гіпотеза приймається.
Для адаптивної моделі Брауна = 0,4
В В В
Отримане значення порівняємо з табличним значенням
Так як <то гіпотеза приймається.
Для адаптивної моделі Брауна = 0,7
В В В
Отримане значення порівняємо з табличним значенням
Так як <то гіпотеза приймається.
В· незалежності рівнів ряду залишків по d-критерієм (в якості критичних використовуйте рівні d 1 < b align = "justify"> = 1,08 і d 2 = 1,36) або за першою коефіцієнту кореляції, критичний рівень якого r (1) = 0,36;
Перевірку проводимо двома методами:
) по d-критерієм;
) за першою коефіцієнту автокореляції r (1).
Для лінійної моделі
) = 22.01/6.82 = 3.23
Примітка. У разі якщо отримане значення більше 2, значить має місце негативна автокорреляция. У такому випадку величину d уточнюють, віднімаючи отримане значення з 4. p align="justify"> Уточнимо величину d = 4-3.23 = 0.77
Отримане (або уточнене) значення d порівнюють з табличними значеннями d1 і d2. Для нашого випадку d1 = l, 08, a d2 = 1.36. p align="justify"> Якщо 0
Якщо d1 Якщо d2
У нашому випадку 0.77 <1.08, отже, то рівні ряду залишків є залежними, модель неадекватна.
) = -4,21/6.82 = -0.62
Якщо модуль розрахованого значення першого коефіцієнта автокореляції менше критичного значення | r (1) | таб , то рівні ряду залишків незалежні. Для нашої задачі критичний рівень r таб = 0,36. Маємо: | r (1) | = 0,62> r...
