Статистический анализ и прогнозирование безработицы

Из таблицы 7 подставим значения в систему и получим:

Уравнение "линейной" модели примет вид:

>

где: S2- остаточная уточнённая дисперсия; mа, mв- ошибки по параметрам.

После подстановки значений получились следующие данные:

После подстановки данных в формулы получим следующие значения:

Сравним полученное значение с табличным tтабличное при Р=0,05 (уровень значимости) и (n-2)= 2,1788. Так как tрасчётное > tтабличное , то параметры уравнения типичны (значимы) и данное уравнение используется в дальнейших расчетах.

Оценим уравнение в целом по критерию Фишера, выдвигаем гипотезу Н0: о том, что коэффициент регрессии равен нулю.

Fф=Dфакт/Dост=2410,54/405,25=5,95.

FT(v1=1;v2=12)=4,75.

Поскольку Fф > FT при 5%-ном уровне значимости гипотеза Н0 отвергается, уравнение в целом стат. значимо.

Из уравнения видно, что ежегодно численность безработных возрастала в среднем на 2,49%.

Построим график исходных данных.

Рис. 2. График исходных данных.

По графику видно, что временной ряд характеризуется сначала тенденцией возрастания до 2000г., а затем убывания. Можно предположить, что данный ряд, вероятно, развивается согласно полиномиальной функции, которая описывается параболой второго порядка:

Система нормальных уравнений для расчета параметров параболы 2-ой степени составит:

 Скачать реферат