Обычного МНК
Используя исходные данные (таблица №1) и систему уравнений (2), определяем с помощью обычного МНК значения величин с0, с1, i0, i1. Для расчетов применим табличный редактор Excel.
Произведем построение уравнения регрессии. Определяем сначала значения величин с0, с1. Для построения статистической модели, характеризующей значимость и точность найденного уравнения регрессии, используем табличный процессор «Excel», применив команды «Сервис» - «Анализ данных» - «Регрессия».
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал Y» вводим данные по С(t), включая название реквизита. В поле «Входной интервал Х» вводим данные по Y(t). Затем устанавливаем флажки в окнах «Метки» и «Уровень надежности». Установим переключатель «Новый рабочий лист» и поставим флажок в окошке «Остатки». После всех вышеперечисленных действий нажимаем кнопку «ОК» в диалоговом окне «Регрессия». Получаем следующие таблицы:
ДЛЯ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ:
Таблица №12
| Регрессионная статистика
| | Множественный R
| 0,95
| | R-квадрат
| 0,91
| | Нормированный R-квадрат
| 0,91
| | Стандартная ошибка
| 7,74
| | Наблюдения
|
|
Таблица №13
| Дисперсионный анализ
| | | df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 13535,09
| 13535,09
| 225,84
| 4,73E-13
| | Остаток
|
| 1318,50
| 59,93
|
|
| | Итого
|
| 14853,59
|
|
|
|
Таблица №14
| | Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| Нижние 95,0%
| Верхние 95,0%
| | Y-пересечение
| 169,97
| 16,43
| 10,35
| 6,48E-10
| 135,90
| 204,05
| 135,90
| 204,05
| | Y(t)
| 0,33
| 0,02
| 15,03
| 4,73E-13
| 0,28
| 0,37
| 0,28
| 0,37
|
Таблица №15
| ВЫВОД ОСТАТКА
| |
|
|
| | Наблюдение
| Предсказанное C(t)
| Остатки
| |
| 371,26
| 7,74
| |
| 390,86
| 2,14
| |
| 378,58
| -6,78
| |
| 396,02
| 11,58
| |
| 393,08
| -6,48
| |
| 396,81
| -4,41
| |
| 405,50
| 1,10
| |
| 400,34
| -6,34
| |
| 407,40
| 11,80
| |
| 408,96
| 5,84
| |
| 404,78
| -11,58
| |
| 408,18
| -4,18
| |
| 414,85
| 5,95
| |
| 416,02
| 7,98
| |
| 415,30
| -2,70
| |
| 416,15
| -9,35
| |
| 426,15
| -1,15
| |
| 431,84
| 6,96
| |
| 437,26
| 1,74
| |
| 439,55
| -13,55
| |
| 443,73
| -6,13
| |
| 452,29
| 6,71
| |
| 462,03
| 9,57
| |
| 460,46
| -6,46
|
Получаем уравнение регрессии: С(t) = 169,97+0,33*Y(t) + u1(t)
ДЛЯ ФУНКЦИИ ИНВЕСТИЦИЙ:
Используя исходные данные (таблица №1) I(t) и по Y(t), систему уравнений (7), определяем с помощью МНК значения величин h20, h21. Для расчетов снова применим табличный редактор Excel (программа «Регрессия»).
Таблица №16
| Регрессионная статистика
| | Множественный R
| 0,89
| | R-квадрат
| 0,80
| | Нормированный R-квадрат
| 0,79
| | Стандартная ошибка
| 4,54
| | Наблюдения
|
|
Таблица №17
| Дисперсионный анализ
| | | df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 1771,78
| 1771,78
| 86,04
| 4,65E-09
| | Остаток
|
| 453,01
| 20,59
|
|
| | Итого
|
| 2224,80
|
|
|
|
Таблица №18
| | Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| Нижние 95,0%
| Верхние 95,0%
| | Y-пересечение
|
| 54,58
| 9,63
| 5,67
| 1,06E-05
| 34,61
| 74,55
| 34,61
| | Y(t)
|
| 0,12
| 0,01
| 9,28
| 4,65E-09
| 0,09
| 0,14
| 0,09
|
Таблица №19
| ВЫВОД ОСТАТКА
| |
|
|
| | Наблюдение
| Предсказанное I(t)
| Остатки
| |
| 127,40
| -5,40
| |
| 134,50
| 3,50
| |
| 130,05
| 3,55
| |
| 136,36
| -8,16
| |
| 135,30
| -0,10
| |
| 136,65
| 1,15
| |
| 139,79
| 3,41
| |
| 137,92
| 3,08
| |
| 140,48
| -5,08
| |
| 141,05
| -2,45
| |
| 139,53
| 3,87
| |
| 140,76
| 4,24
| |
| 143,17
| -2,57
| |
| 143,60
| -4,60
| |
| 143,34
| 3,86
| |
| 143,65
| 4,95
| |
| 147,26
| -3,26
| |
| 149,32
| -4,72
| |
| 151,28
| 2,72
| |
| 152,11
| 6,89
| |
| 153,62
| 0,58
| |
| 156,72
| -6,72
| |
| 160,24
| -4,04
| |
| 159,68
| 5,32
|
Получаем уравнение регрессии: I(t) = 54,58+ 0,12*Y(t)+u2(t)
Вывод:
Получаем следующую систему уравнений:
При сравнении результатов, полученных традиционным МНК и с помощью КМНК, следует иметь в виду, что традиционный МНК, применяемый к каждому уравнению структурной формы модели, взятому в отдельности, дает смещенные оценки структурных коэффициентов.
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...
|
Кран машиниста усл. № 394 – назначение и устройство Кран машиниста условный номер 394 предназначен для управления тормозами поезда...
Приложение Г: Особенности заполнение справки формы ву-45
После выполнения полного опробования тормозов, а так же после сокращенного, если предварительно на станции было произведено полное опробование тормозов состава от стационарной установки с автоматической регистрацией параметров или без...
Измерение следующих дефектов: ползун, выщербина, неравномерный прокат, равномерный прокат, кольцевая выработка, откол обода колеса, тонкий гребень, протёртость средней части оси
Величину проката определяют с помощью вертикального движка 2 сухаря 3 шаблона 1 по кругу катания...
|
Менадиона натрия бисульфит (Викасол) Групповая принадлежность
•Синтетический аналог витамина K, жирорастворимый, коагулянт...
Разновидности сальников для насосов и правильный уход за ними
Сальники, используемые в насосном оборудовании, служат для герметизации пространства образованного кожухом и рабочим валом, выходящим через корпус наружу...
Дренирование желчных протоков Показаниями к дренированию желчных протоков являются декомпрессия на фоне внутрипротоковой гипертензии, интраоперационная холангиография, контроль за динамикой восстановления пассажа желчи в 12-перстную кишку...
|
|
