3 этап. Проверка наличия необходимых свойств у остатка модели.

Таблица 6.

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Y

Остатки

Стандартные остатки

1 101,05 -0,05 -0,118345267
2 101,05 -0,45 -1,065107404
3 101,05 0,15 0,355035801
4 101,05 -0,25 -0,591726335
5 101,05 -0,05 -0,118345267
6 108,8 0,00000000000132 0,000000000003128
7 101,05 1,15 2,721941143
8 101,05 0,15 0,355035801
9 101,05 -0,25 -0,591726335
10 101,05 -0,25 -0,591726335
11 101,05 -0,15 -0,355035801

График 1.

 

Проверяем случайность остатков Первое, что требуется, это чтобы график остатков располагался в горизонтальной полосе, симметричной относительно оси абсцисс. Согласно предпосылкам МНК возмущение должно быть случайной величиной с нулевым математическим ожиданием. Это имеет место для получения однофакторной регрессии. График остатка (возмущения, ошибки) располагается в горизонтальной полосе. Имеется большое количество локальных экстремумов (максимумов и минимумов). -значит остатки случайные.

Согласно следующей предпосылке остатки должны быть равноизменчивы. Для проверки этой предпосылки используем в Microsoft Excel инструмент "Среднее значение".

 

-0,000000000000006.

Проверка на гомоскедастичность по методу Гольдфельда-Квандта невозможна, так как недостаточно наблюдений (должно быть n>12m) /

Проверим отсутствие автокорреляции остатков. Для этого чаще всего используют критерий Дарбина Уотсона (d-критерий):

.

находится в Microsoft Excel при помощи инструмента "СУММКВРАЗН"

=3,215

, берется из таблицы 4.1 "SS"/ "остаток"

1,785

d=.

Критерий Дарбина Уотсона (d-критерий): n=12, m=1, , dl=0,97,du=1,33

I dl II du III IV 4-du V 4-dl VI

0 0,97 1,33 2 2,67 3,03 4

d=1,801III, IV. Значит нет оснований отклонить предположение об отсутствии автокорреляции соседних остатков по d-критерию с уровнем значимости .

Следующее необходимое условие: остатки должны иметь распределение Гаусса. можно ограничиться критерием размахов (RS - критерий).

.

-стандартная ошибка модели

=0,445346.

находится в Microsoft Excel при помощи функции "МАКС".

=1,15.

 находится в Microsoft Excel при помощи функции "МИН".

=-0,45.

RS=3,59

Критерий размахов, RS - критерий: n=12, α =0,05, a=2,8, b=3,91.

Если a <RS < b, то остатки имеют нормальный закон распределения с уровнем α =0,05.

2,8 <3,59 < 3,91.

Вывод: Все предпосылки регрессионного анализа выполняются с уровнем α =0,05. Значит модель успешно прошла проверку оценки ее качества.

Используя инструмент РЕГРЕССИЯ, оценим 3 модель.


Информация о работе «Линейные регрессионные модели»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 17491
Количество таблиц: 9
Количество изображений: 6

Похожие работы

Скачать
8035
3
2

... , ; , , ; Случай группированных данных. Подставим найденные значения  в уравнеиня линейной регрессии Y на x и X на y. Получим:   y(x) = 17,14 – 1,4*x; x(y) = 10,83 – 0,54*y; Проверка:   Задание 5   Для негруппированных данных нанести графики выборочных регрессионных прямых на диаграмму рассеивания. Задание 6   Для негруппированных данных по найденным оценкам параметров ...

Скачать
11955
2
1

... теперь на основе выше рассчитанного доверительный интервал: 3.Сравнительный анализ расчетов, произведенных с помощью формул Excel и с использованием «Пакета анализа» Если сравнивать между собой результаты, полученные при расчетах линейной и степенной регрессионной модели, то можно выделить следующее: 1.      Значение b1 в линейной регрессионной модели < b1 в степенной регрессионной ...

Скачать
80420
0
2

... 9472;───────┴─────────┘ Реализация алгоритма многомерного регрессионного анализа начинается с расчета важнейших статистических характеристик исходной информации и матрицы выборочных парных коэффициентов корреляции. Рассмотрим более подробно вариационные характеристики переменной у: ...

Скачать
13830
0
0

... деле независимой постоянной составляющей в отклике нет (альтернатива – гипотеза Н1: a ¹ 0). Для проверки этой гипотезы, с заданным уровнем значимости g, рассчитывается t-статистика, для парной регрессии: Значение t-статистики сравнивается с табличным значением tg/2(n-1) - g/2-процентной точка распределения Стьюдента с (n-1) степенями свободы. Если |t| < tg/2(n-1) – гипотеза Н0 не ...

0 комментариев


Наверх