Статистический анализ и прогнозирование безработицы

Решив систему, получим параметры уравнения тренда:

а=13,37; b=13,94; c=-1,0017.

Соответственно уравнение тренда составит: у =13,37+13,94t-1,0017t2

	3 align=left valign=top>

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

После подстановки значений получились следующие данные:

Предположим, что параметры и коэффициент корреляции стат.

значимы. Для расчёта использую следующие формулы:

где: ta , tb , tr - расчётное значение t-критерия Стьюдента для параметров.

После подстановки данных в формулы получил следующие значения:

Сравним полученное значение с табличным t-критерием Стьюдента. tтабличное при Р=0,05 и (n-2)= 2,1788. Так как tрасчётное > tтабличное , то параметры b и r уравнения типичны (значимы). Так как tрасчётное < tтабличное , то параметры с и а незначимы.

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

Fф=Dфакт/Dост=10333,6/906,597=11,398.

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

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

5. Автокорреляция уровней временного ряда.

Для выбора прогностической модели необходимо исследовать автокорреляцию уровней динамического ряда, т.е. изучить корреляционную связь между последовательными значениями уровней временного ряда.

Таблица 9. Расчет коэффициента автокорреляции.

 Скачать реферат