Построение и эконометрический анализ однофакторных регрессионных моделей

 
 

      В нашем примере распределение  остатков достаточно близко к нормальному, остатки располагаются близко к аппроксимирующей линии, что также говорит об адекватности модели. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

8)Построение доверительных интервалов

 

       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

9)Нелинейные модели

 

      В верхнем поле этого окна отображается информация по подбору модели:

• ее математическое описание,
• число искомых параметров,
• тип функции потерь,
• название переменных,
• автоматическое исключение строки при отсутствии в ней одной из переменных,
• количество обрабатываемых строк.

 

 

      В верхнем поле отражена сумма Final loss (Конечная остаточная сумма квадратов), корреляционное отношение R и доля Variance explained (Доля объясненного рассеяния в %). Величина t (13) – t-отношение Std.Err. (Стандарт погрешности для асимптотической оценки параметра) к Estimate (Сама оценка) при 13 степенях свободы. Естественно, вероятность такого t-отношения и ошибки отклонения гипотезы о нулевой величине параметра практически равна нулю. 
 

      10 Вывод и анализ второго приближения зависимости

      В данном случае получена большая вероятность (0,00002) ошибки отклонения гипотезы о  нулевой величине второго параметра. Иными словами, эту гипотезу следует  принять и оставить первое приближение.

 
 

    ВЫВОД:

        В  линейной модели коэффициент корреляции равен 0,77. Коэффициент аппроксимации равен 42,725 .В нелинейной коэффициент аппроксимации - 94,35

          Следовательно, величина отклонения теоретического значения от эмпирического в первой модели меньше ,чем во второй и наиболее оптимальной для выбора модели является первая модель, так как статистические характеристики ее уравнения регрессии для каждой из реализованных форм регрессий наиболее подходящие.