Уравнение регрессии по первым разностям
Ежегодные абсолютные приросты (первые разности) определяются по формулам  ,  .
Если ряды динамики характеризуются линейной тенденцией, то модель можно построить в виде  . Для подтверждения линейной тенденции найдем по каждому ряду коэффициенты автокорреляции первого порядка.
| r1 для у
| r1 для x
| | 0, 989571476
| 0, 973773
| Эти коэффициенты близки к единице, поэтому целесообразно моделировать взаимосвязь рядов по первым разностям. Если бы при невысоких значениях  , достаточно высокими окажутся коэффициенты  , есть смысл моделировать по вторым разностям  .
Строим уравнение .
| ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| | Регрессионная статистика
|
|
|
|
| | Множественный R
| 0, 751809412
|
|
|
|
| | R-квадрат
| 0, 565217391
|
|
|
|
| | Нормированный R-квадрат
| 0, 420289855
|
|
|
|
| | Стандартная ошибка
| 0, 868114732
|
|
|
|
| | Наблюдения
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| | Дисперсионный анализ
|
|
|
|
| |
| df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 2, 93913
| 2, 93913
| 3, 9
| 0, 142772
| | Остаток
|
| 2, 26087
| 0, 753623
|
|
| | Итого
|
| 5, 2
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| |
| Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
|
| | a
| 2, 565217391
| 1, 101068
| 2, 329754
| 0, 102171
|
| | b
| 0, 565217391
| 0, 286209
| 1, 974842
| 0, 142772
|
| |
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| | ВЫВОД ОСТАТКА
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
| | Наблюдение
| Предсказанное Y
| Остатки
| 
| 
|
| |
| 4, 260869565
| 0, 73913
| 0, 546314
|
|
| |
| 3, 695652174
| 0, 304348
| 0, 092628
| 0, 189036
|
| |
| 4, 826086957
| 0, 173913
| 0, 030246
| 0, 017013
|
| |
| 5, 956521739
| 0, 043478
| 0, 00189
| 0, 017013
|
| |
| 4, 260869565
| -1, 26087
| 1, 589792
| 1, 701323
|
| |
|
|
| 2, 26087
| 1, 924386
|
|
Выводы:
Ø Уравнение  достоверно на 56, 52%.
Ø Статистика критерия Фишера – 3, 9; значимость F – 0, 14, что превышает допустимый уровень значимости 0, 05. Уравнение в целом признаем незначимым.
Ø Из коэффициентов регрессии ни один нельзя признать значимым. Уровень ошибки везде превышает 0, 05.
Ø Статистика Дарбина-Уотсона  . Критические значения критерия  . Поскольку выполняется неравенство  , гипотеза о независимости остатков отклоняется, и модель признается неадекватной по данному критерию.
Вывод: таким образом, на данном этапе наиболее пригодным для прогнозирования считаем уравнение с включенным фактором времени.
| Вариант 1
|
|
| Вариант 2
|
|
| Вариант 3
|
|
| Вариант 4
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
| |
| 9, 8
| 197, 8
|
|
| 12, 8
| 197, 8
|
|
| 9, 8
| 197, 8
|
|
| 9, 8
| 199, 8
| |
| 13, 0
| 188, 9
|
|
| 14, 0
| 188, 9
|
|
| 12, 0
| 189, 9
|
|
| 13, 0
| 188, 9
| |
| 16, 2
| 181, 0
|
|
| 17, 2
| 182, 0
|
|
| 15, 2
| 180, 0
|
|
| 15, 2
| 180, 0
| |
| 19, 4
| 172, 1
|
|
| 18, 4
| 171, 1
|
|
| 16, 4
| 172, 1
|
|
| 18, 4
| 173, 1
| |
| 21, 6
| 162, 2
|
|
| 20, 6
| 162, 2
|
|
| 21, 6
| 163, 2
|
|
| 21, 6
| 162, 2
| |
| 20, 7
| 155, 4
|
|
| 21, 7
| 154, 4
|
|
| 20, 7
| 155, 4
|
|
| 23, 7
| 155, 4
| |
| 22, 9
| 144, 5
|
|
| 25, 9
| 146, 5
|
|
| 24, 9
| 144, 5
|
|
| 25, 9
| 144, 5
| |
| 27, 1
| 135, 6
|
|
| 25, 1
| 137, 6
|
|
| 26, 1
| 135, 6
|
|
| 26, 1
| 135, 6
| |
| 29, 3
| 126, 7
|
|
| 29, 3
| 127, 7
|
|
| 27, 3
| 127, 7
|
|
| 29, 3
| 126, 7
| |
| 29, 5
| 117, 8
|
|
| 32, 5
| 119, 8
|
|
| 30, 5
| 119, 8
|
|
| 32, 5
| 119, 8
| |
| 34, 7
| 110, 9
|
|
| 34, 7
| 109, 9
|
|
| 34, 7
| 110, 9
|
|
| 34, 7
| 109, 9
| |
| 33, 8
| 100, 1
|
|
| 36, 8
| 102, 1
|
|
| 36, 8
| 100, 1
|
|
| 35, 8
| 100, 1
| |
| 37, 0
| 92, 2
|
|
| 38, 0
| 91, 2
|
|
| 37, 0
| 93, 2
|
|
| 37, 0
| 91, 2
| |
| 40, 2
| 83, 3
|
|
| 39, 2
| 83, 3
|
|
| 38, 2
| 82, 3
|
|
| 39, 2
| 82, 3
| |
| 41, 4
| 75, 4
|
|
| 43, 4
| 75, 4
|
|
|
|
|
|
| 42, 4
| 73, 4
| |
| 43, 6
| 65, 5
|
|
| 45, 6
| 66, 5
|
|
|
|
|
|
| 43, 6
| 66, 5
| |
|
|
|
|
| 44, 7
| 55, 6
|
|
|
|
|
|
| 47, 7
| 57, 6
| |
|
|
|
|
| 46, 9
| 47, 7
|
|
|
|
|
|
| 49, 9
| 47, 7
| |
|
|
|
|
| 52, 1
| 37, 9
|
|
|
|
|
|
| 51, 1
| 39, 9
| |
|
|
|
|
| 53, 3
| 30, 0
|
|
|
|
|
|
| 53, 3
| 30, 0
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 55, 5
| 21, 1
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 56, 7
| 12, 2
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 60, 8
| 4, 3
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 63, 0
| -4, 6
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | Вариант 5
|
|
| Вариант 6
|
|
| Вариант 7
|
|
| Вариант 8
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
| |
| 11, 8
| 199, 8
|
|
| 9, 8
| 197, 8
|
|
| 12, 8
| 198, 8
|
|
| 9, 8
| 197, 8
| |
| 12, 0
| 189, 9
|
|
| 13, 0
| 190, 9
|
|
| 13, 0
| 190, 9
|
|
| 14, 0
| 190, 9
| |
| 16, 2
| 182, 0
|
|
| 16, 2
| 182, 0
|
|
| 17, 2
| 181, 0
|
|
| 14, 2
| 181, 0
| |
| 16, 4
| 173, 1
|
|
| 16, 4
| 173, 1
|
|
| 18, 4
| 173, 1
|
|
| 18, 4
| 172, 1
| |
| 21, 6
| 164, 2
|
|
| 21, 6
| 162, 2
|
|
| 20, 6
| 163, 2
|
|
| 20, 6
| 162, 2
| |
| 20, 7
| 153, 4
|
|
| 21, 7
| 153, 4
|
|
| 22, 7
| 153, 4
|
|
| 22, 7
| 153, 4
| |
| 22, 9
| 146, 5
|
|
| 25, 9
| 146, 5
|
|
| 23, 9
| 144, 5
|
|
| 24, 9
| 146, 5
| |
| 25, 1
| 136, 6
|
|
| 25, 1
| 135, 6
|
|
| 26, 1
| 135, 6
|
|
| 28, 1
| 136, 6
| |
| 28, 3
| 127, 7
|
|
| 27, 3
| 128, 7
|
|
| 29, 3
| 128, 7
|
|
| 29, 3
| 128, 7
| |
| 30, 5
| 118, 8
|
|
| 30, 5
| 118, 8
|
|
| 29, 5
| 117, 8
|
|
| 29, 5
| 119, 8
| |
| 31, 7
| 110, 9
|
|
| 31, 7
| 110, 9
|
|
| 31, 7
| 110, 9
|
|
| 32, 7
| 108, 9
| |
| 35, 8
| 100, 1
|
|
| 36, 8
| 101, 1
|
|
| 33, 8
| 101, 1
|
|
| 34, 8
| 101, 1
| |
| 38, 0
| 92, 2
|
|
| 39, 0
| 91, 2
|
|
| 36, 0
| 92, 2
|
|
| 36, 0
| 92, 2
| |
| 41, 2
| 84, 3
|
|
| 41, 2
| 84, 3
|
|
| 39, 2
| 82, 3
|
|
| 38, 2
| 82, 3
| |
| 43, 4
| 73, 4
|
|
| 42, 4
| 75, 4
|
|
| 42, 4
| 75, 4
|
|
| 42, 4
| 73, 4
| |
| 45, 6
| 64, 5
|
|
| 45, 6
| 66, 5
|
|
| 44, 6
| 66, 5
|
|
| 43, 6
| 66, 5
| |
| 47, 7
| 55, 6
|
|
| 47, 7
| 55, 6
|
|
| 47, 7
| 56, 6
|
|
|
|
| |
| 47, 9
| 48, 7
|
|
| 47, 9
| 46, 7
|
|
| 46, 9
| 47, 7
|
|
|
|
| |
| 50, 1
| 38, 9
|
|
|
|
|
|
| 51, 1
| 37, 9
|
|
|
|
| |
| 53, 3
| 29, 0
|
|
|
|
|
|
| 53, 3
| 30, 0
|
|
|
|
| |
| 55, 5
| 22, 1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 56, 7
| 13, 2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | Вариант 9
|
|
| Вариант 10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | Месяц
| p
| q
|
| Месяц
| p
| q
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 12, 8
| 199, 8
|
|
| 12, 8
| 197, 8
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 14, 0
| 189, 9
|
|
| 12, 0
| 190, 9
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 14, 2
| 180, 0
|
|
| 14, 2
| 181, 0
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 17, 4
| 173, 1
|
|
| 18, 4
| 172, 1
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 19, 6
| 162, 2
|
|
| 19, 6
| 164, 2
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 23, 7
| 155, 4
|
|
| 21, 7
| 154, 4
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 23, 9
| 146, 5
|
|
| 25, 9
| 144, 5
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 26, 1
| 136, 6
|
|
| 28, 1
| 137, 6
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 28, 3
| 126, 7
|
|
| 27, 3
| 126, 7
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 31, 5
| 118, 8
|
|
| 31, 5
| 118, 8
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 31, 7
| 108, 9
|
|
| 32, 7
| 108, 9
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 36, 8
| 101, 1
|
|
| 36, 8
| 102, 1
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 39, 0
| 91, 2
|
|
| 37, 0
| 91, 2
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| 41, 2
| 83, 3
|
|
| 41, 2
| 83, 3
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| 42, 4
| 74, 4
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| 43, 6
| 64, 5
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| 45, 7
| 55, 6
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| 49, 9
| 48, 7
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...
|
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при которых тело находится под действием заданной системы сил...
|
Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...
|
Весы настольные циферблатные Весы настольные циферблатные РН-10Ц13 (рис.3.1) выпускаются с наибольшими пределами взвешивания 2...
Хронометражно-табличная методика определения суточного расхода энергии студента Цель: познакомиться с хронометражно-табличным методом определения суточного расхода энергии...
ОЧАГОВЫЕ ТЕНИ В ЛЕГКОМ Очаговыми легочными инфильтратами проявляют себя различные по этиологии заболевания, в основе которых лежит бронхо-нодулярный процесс, который при рентгенологическом исследовании дает очагового характера тень, размерами не более 1 см в диаметре...
|
Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...
Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества
Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...
Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x):
Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...
|
|
