Планирование и прогнозирование в условиях рынка

б) Найдем решение системы уравнений

для определения параметров а и в.

,

b=1,455497, a=-5,989529

Определим дисперсию и среднеквадратическое отклонение по выборке y(t) и t:

th=142 height=52 src="images/referats/9798/image016.png">,

,

, .

в) Определим тесноту связи между двумя СВ y(t) и t при нелинейной зависимости между ними с помощью корреляционного отношения:

.

Т.к. корреляционное отношение всегда положительно , то чем теснее связь между y(t) и t, тем больше значение корреляционного отношения.

г) Найдем значимость коэффициента корреляции для линейной зависимости:

Т.к. коэффициента корреляции , то найденное нами значение коэффициента корреляции 0,6568 > 0 и имеет место прямой зависимости между переменной y(t) и t.

д) Определим точность аппроксимации

:

По таблице распределения Стьюдента по значению степеней свободы равной 10-ти и значении определим теоретическое значение . Т.к. , то ошибка аппроксимации отсутствует.

е) Найдем значение d-критерия автокорреляцию с помощью метода Дарбина-Уотсона:

,

таким образом, автокорреляция остатков отсутствует.

Вывод

В результате контрольной работы мы выровняли динамический ряд по линейной зависимости, определили неизвестные параметры а и в, корреляционное отношение критерий автокорреляции и точность аппроксимации. В нашей модели отсутствует автокорреляция остатков. Поэтому регрессионная модель имеет высокий уровень адекватности и является наиболее правильной спецификацией парной регрессии заданной выборкой.

 Скачать реферат