 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Ситуационная (практическая) задача № 2 12
Имеются поквартальные данные по товарообороту некоторой компании в 1997-2010 гг.
Требуется: 1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде. 2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде. 3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,99. 4. Дать точечный и интервальный прогноз объема платных услуг на февраль 2011 г. с надежностью 0,99. Решение: Вводим гипотезы: Н0: Тренда нет. Н1: Тренд есть. Гипотезу Н0 принимаем при выполнении условия
где
Медианное значение находится между июнем и июлем Ме=(39,31+38,53)/2=38,92.
Второе условие не выполняется, следует принимаем гипотезу Н1. Тренд есть. 2. Рассчитываем коэффициенты автокорреляции при лаговом смещении на 1 и 2. Лаговое смещение на
Лаговое смещение на
При лаговом смещении на 1 и 2 шага, наблюдается сильная прямая автокорреляция. Строим поле рассеяния:
По виду поля рассеяния предполагаем наличие сезонных колебаний. 3. Параметры линейной трендовой модели.
Коэффициент детерминации:
Вводим гипотезы: Н0: Уравнение регрессии не значимо. Н1: Уравнение регрессии значимо. Гипотезу Н0 принимаем при выполнении условия:
4. Дать точечный и интервальный прогноз объема платных услуг на февраль 2011 г. с надежностью 0,99. Точечный прогноз:
Интервальный прогноз:
С вероятностью 99% объема платных услуг на февраль 2011 г. находится в интервале от 48,737 до 83,623 млн. руб.
Тестовые задания Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.
1. Остаток в i-м наблюдении – это: a) разница между значением объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной; b) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии; c) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии; d) разница между прогнозным значением зависимой переменной, полученным по выборочной линии регрессии и значением объясняющей переменной в этом наблюдении.
2. Дано регрессионное уравнение Y = 10 + 0.5X. Чему равно прогнозное значение переменной Y, если Х = 10: a) 20; b) 15; c) 5; d) 0.
3. При анализе тесноты линейной корреляционной связи между двумя переменными получен коэффициент парной линейной корреляции, равный –1. Это означает, что: a) линейная корреляционная связь отсутствует; b) между переменными существует нелинейная связь; c) парный коэффициент корреляции не может принять такое значение; d) между переменными существует точная обратная линейная зависимость;
4. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности? a) увеличение объема выборки; b) исключения переменных высококоррелированных с остальными; c) изменение спецификации модели; d) преобразование случайной составляющей.
5. Какое из приведенных чисел может быть значением коэффициента множественной детерминации: а) 0,4; б) -1; в) -2,7; г) 2,7.
6. Если значение статистики Дарбина-Уотсона равно 0, это говорит а) о наличии положительной автокорреляции остатков в модели; б) об отсутствии зависимости между рассматриваемыми показателями; в) об отсутствии тренда во временном ряде; г) о статистической незначимости коэффициентов уравнения.
7. К каким последствиям приводит наличие гетероскедастичности в остатках: a) МНК-оценки коэффициентов уже не обладают меньшей дисперсией, но остаются несмещенными и линейными; b) МНК-оценки коэффициентов остаются наилучшими линейными несмещенными оценками, проблема только в стандартных ошибках, их надо корректировать. C) МНК-оценки коэффициентов уже не обладают меньшей дисперсией, но остаются несмещенными и линейными; МНК – стандартные ошибки правильны (состоятельны), тестами, в которых они участвуют, пользоваться можно. d) МНК-оценки коэффициентов становятся нелинейными.
8. Периодические колебания, возникающие под влиянием смены времени года называются… a) хронологическими; b) сезонными; c) тенденцией; d) случайными.
9. Известны помесячные данные за полгода относительно прибыли некоторой компании (тыс. руб.): 100, 110, 98, 90, 100, 110. Медиана данного ряда равна a) 100; b) 94; c) 110; d) 90.
10. В чем состоит проблема идентификации модели? a) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений; b) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным; c) проверка адекватности модели; d) выбор общего вида модели.
12 |
– длина временного ряда, 
– число серий, 
– протяженность самой длинной серии, 
– целая часть числа.
.
.
, следует принимаем гипотезу Н1. С вероятностью 99% уравнение регрессии значимо.
млн. руб.
