- •Раздел I. Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •Парная регрессия и корреляция
- •(Приложение 1)
- •(Приложение 2)
- •(Приложение 3) – поле корреляции
- •(Результаты регрессионного анализа для данных)
- •(Приложение 1)
- •(Приложение2)
- •(Приложение 3 – поле корреляции)
- •Множественная регрессия
- •Раздел II. Прогнозирование динамики временных рядов
- •Раздел III. Прогнозирование на основе эконометрических моделей.
- •Приложения статистико-математические таблицы
- •Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01 (двухсторонний)
- •Критические значения корреляции для уровневой значимости 0,05 и 0,01
- •Распределение Дарбина-Уотсона
Критические значения корреляции для уровневой значимости 0,05 и 0,01
Число степеней свободы d.f. |
α |
Число степеней свободы d.f. |
α |
||
0,05 |
0,01 |
0,05 |
0,01 |
||
1 |
0,996917 |
0,9998766 |
17 |
0,4555 |
0,5751 |
2 |
0,95000 |
0,99000 |
18 |
0,4438 |
0,5614 |
3 |
0,8783 |
0,95873 |
19 |
0,4329 |
0,5487 |
4 |
0,8114 |
0,91720 |
20 |
0,4227 |
0.5368 |
5 |
0,7545 |
0,8745 |
25 |
0,3809 |
0,4869 |
6 |
0,7067 |
0,8343 |
30 |
0,3494 |
0,4487 |
7 |
0,6664 |
0,7977 |
35 |
0,3246 |
0,4182 |
8 |
0,6319 |
0,7646 |
40 |
0,3044 |
0,3932 |
9 |
0,6021 |
0,7348 |
45 |
0,2875 |
0,3721 |
10 |
0,5760 |
0,7079 |
50 |
0,2732 |
0,3541 |
11 |
0,5529 |
0,6835 |
60 |
0,2500 |
0,3248 |
12 |
0,5324 |
0,6614 |
70 |
0,2319 |
0,3017 |
13 |
0,5139 |
0,6411 |
80 |
0,2172 |
0,2830 |
14 |
0,4973 |
0,6226 |
90 |
0,2050 |
0,2673 |
15 |
0,4821 |
0,6055 |
100 |
0,1946 |
0,2540 |
16 |
0,4683 |
0,5897 |
|
|
|
Для простой корреляции d.f. на 2 меньше, чем число пар вариантов; в случае частной корреляции необходимо также вычесть число исключаемых переменных.
Приложение 4
Распределение Дарбина-Уотсона
Критические точки dl и du при уровне значимости α=0,05 (n – объем выборки, m – число объясняющих переменных в уравнении регрессии)
n |
m=1 |
m=2 |
m=3 |
m=4 |
||||
dl |
du |
dl |
du |
dl |
du |
dl |
du |
|
6 |
0,610 |
1,400 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
7 |
0,700 |
1,356 |
0,467 |
1,896 |
— |
— |
— |
— |
8 |
0,763 |
1,332 |
0,359 |
1,777 |
0,363 |
2,287 |
— |
— |
9 |
0,824 |
1,320 |
0,829 |
1,699 |
0,435 |
2,128 |
0,296 |
2,388 |
10 |
0,879 |
1,320 |
0,697 |
1,641 |
0,525 |
2,016 |
0,376 |
2,414 |
11 |
0,927 |
1,324 |
0,658 |
1,604 |
0,595 |
1,928 |
0,444 |
2,283 |
12 |
0,971 |
1,331 |
0,812 |
1,579 |
0,658 |
1,864 |
0,512 |
2,177 |
13 |
1,010 |
1,340 |
0,861 |
1,562 |
0,715 |
1,816 |
0,574 |
2,094 |
14 |
1,045 |
1,350 |
0,905 |
1,551 |
0,767 |
1,779 |
0,632 |
2,030 |
15 |
1,077 |
1,361 |
0,946 |
1,543 |
0,814 |
1,750 |
0,685 |
1,977 |
16 |
1,106 |
1,371 |
0,982 |
1,539 |
0,857 |
1,728 |
0,734 |
1,935 |
17 |
1,133 |
1,381 |
1,015 |
1,536 |
0,897 |
1,710 |
0,779 |
1,900 |
18 |
1,158 |
1,391 |
1,046 |
1,535 |
0,933 |
1,696 |
0,820 |
1,872 |
19 |
1,180 |
1,401 |
1,074 |
1,536 |
0,967 |
1,685 |
0,859 |
1,848 |
20 |
1,201 |
1,411 |
1,100 |
1,537 |
0,998 |
1,676 |
0,894 |
1,828 |
21 |
1,221 |
1,420 |
1,125 |
1,538 |
1,026 |
1,669 |
0,927 |
1,812 |
22 |
1,239 |
1,429 |
1,147 |
1,541 |
1,053 |
1,664 |
0,953 |
1,797 |
23 |
1,257 |
1,437 |
1,168 |
1,543 |
1,078 |
1,660 |
0,986 |
1,785 |
24 |
1,273 |
1,446 |
1,188 |
1,546 |
1,101 |
1,656 |
1,013 |
1,775 |
25 |
1,288 |
1,454 |
1,206 |
1,550 |
1.123 |
1,654 |
1,038 |
1,767 |
26 |
1,302 |
1,461 |
1,224 |
1,653 |
1,143 |
1,652 |
1,062 |
1,759 |
27 |
1,316 |
1,469 |
1,240 |
1,556 |
1,162 |
1,651 |
1,084 |
1,753 |
28 |
1,328 |
1,476 |
1,255 |
1,560 |
1,181 |
1,650 |
1,104 |
1,747 |
29 |
1,341 |
1,483 |
1,270 |
1,563 |
1,198 |
1,650 |
1,124 |
1,743 |
30 |
1,352 |
1,489 |
1,284 |
1,567 |
1,214 |
1,650 |
1,143 |
1,739 |