Рішення

Застосовуємо Критерий Дарбина-Уотсона (Дані представлені у таблиці)

Знайдемо оцінку критерію Дарбіна-Уотсона.

=0,018 (10.6)

Порівнюємо значення DW з табличним значенням критерію для рівня P=0,05 та n=12

DW₁ табл=0,9 DW₂ табл=1,35. Висновки робляться наступним чином. Якщо залишки не мають автокореляції. Якщо питання залишається відкритим. Якщо залишки мають автокореляцію. Висновок: залишки не автокорелювані.

Таблиця 10.6

Залишки	U2	Ut-U(t-1)	(Ut-U(t-1))2	Ut*U(t-1)
22,25	495,23	0,00	0,00	0,00
36,95	1365,20	14,69	215,94	822,25
38,75	1501,44	1,80	3,24	1431,70
36,30	1317,80	-2,45	5,99	1406,62
-23,06	531,58	-59,36	3523,30	-836,96
-80,65	6505,19	-57,60	3317,62	1859,57
47,93	2297,14	128,58	16533,65	-3865,66
-54,95	3019,90	-102,88	10584,72	-2633,84
-22,35	499,55	32,60	1062,96	1228,24
-20,43	417,45	1,92	3,68	456,66
-24,86	617,93	-4,43	19,59	507,90
44,12	1946,92	68,98	4758,54	-1096,84
0,00	20515,32	21,87	40029,24	-720,38

Перевіримо на наявність гетероскедастичності за допомогою "мю" - критерію.

Крок 1. Вихідні дані залежної змінної У розбиваються на 3 груп (r=1,k) відповідно до зміни рівня величини Y.

№ групи	Група 1	Група 2	Група 3
1	92	210,5	276,8
2	111,1	223,9	284,8
3	206,5	267,4	352
4	207,1	276	363

Крок 2. За кожною групою даних обчислюється сума квадратів відхилень:

. (10.7)

Ці значення для по кожній групі відповідно дорівнюють:

260,15

3097,01

5975,39

Крок 3. Визначається сума квадратів відхилень у цілому по всій сукупності спостережень:

(10.8)

=20332,55

Крок 4. Обчислюється параметр альфа:

(10.9)

де 12 — загальна сукупність спостережень;4 — кількість спостережень r-ї групи.

Крок 7. Обчислюється критерій:

 = -2ln.=1,6

Він наближено відповідатиме розподілу при ступені свободи 3-1=2, коли дисперсія всіх спостережень однорідна. Тобто якщо значення  не менше за табличне значення при вибраному рівні довіри і ступені свободи k -1, то спостерігається гетероскедастичність. =5,9 Висновок: гетероскедастичність не спостерігається.