Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Декабря 2011 в 10:59, контрольная работа
Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции.
Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии.
В случае попадания коэффициентов асимметрии и эксцесса в зону неопределенности (между полутора и двумя СКО) используются другие критерии, в частности RS- критерий:
Соответствие
ряда остатков нормальному закону распределения
определим при помощи RS-критерия.
Emax= |
0,42 |
Emin= |
-0,48 |
RS= |
2,807 |
Если расчетное значение RS попадает между табулированными границами с заданным уровнем вероятности, то гипотеза о нормальном распределении ряда остатков принимается. ( Для n = 10 и 5%-ного уровня значимости этот интервал равен 2,7 - 3,7). В этом случае допустимо строить доверительный интервал прогноза.
Значение 2,807 попадает в интервал 2,7-3,7, следовательно, выполняется нормальный закон распределения. Модель по данному критерию адекватна.
Вывод:
модель статистически
адекватна.
4)
Оценить точность
моделей на основе
использования средней
относительной ошибки
аппроксимации.
Это
хороший уровень
точности модели.
5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р=70%).
Интервальные прогнозы строятся на основе точечных прогнозов. Доверительным интервалом называется такой интервал, относительно которого можно с заранее выбранной вероятностью утверждать, что он содержит значение прогнозируемого показателя. Ширина интервала зависит от качества модели, т.е. степени ее близости к фактическим данным, числа наблюдений, горизонта прогнозирования и выбранного пользователем уровня вероятности.
При
построении доверительного интервала
прогноза рассчитывается величина U(k),
которая для линейной модели имеет вид:
t= |
1,119 |
S= |
0,343 |
y1= |
28,278 |
y2= |
30,911 |
U(1)= |
0,474 |
U(2)= |
0,502 |
Далее вычисляем верхнюю и нижнюю границу прогноза:
Верхняя граница=
Нижняя
граница=
|
|
Прогноз |
Верхняя граница |
Нижняя граница |
10 |
0,474 |
28,278 |
28,752 |
27,804 |
11 |
0,502 |
30,911 |
31,413 |
30,409 |
6)
Информация о работе Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области