 |
|
|
Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика |
Перевірка моделі на наявність автокореляції (тест Дарбіна-Уотсона) ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2
Відхилення ei використовують для знаходження критерію Дарбіна-Уотсона, який обчислюється за формулою:
Коефіцієнт Дарбіна-Уотсона використовується для перевірки наявності у вибірці автокореляції. Автокореляція визначає зв'язок між значеннями результуючої змінної, які спостерігаються. Якщо DW є близький до 0, то автокореляція існує і вона додатна; якщо DW є близьким до 4, то автокореляція існує і від'ємна; якщо ж DW=2, то автокореляція відсутня. Таблиця 5 (значення параметра Ei ми порахували у табличці 4)
Для нашого прикладу коефіцієнт Дарбіна-Уотсона DW=1,786. Рівень значущості Кількість факторів: k=1. Кількість спостережень: n=25. Для цих показників знайдемо критичні значення Відповідно Зони автокореляції залежності:
додатня автокореляція автокореляція відсутня від’ємна автокореляція
0 1,29 1,4 1,78 2 2,54 2,71 4
Оскільки у нас d потрапило в інтервал (du;4-du), тобто (1,454<1,786<2,546), то можна стверджувати, що з вибірковою ймовірністю p=0,95 автокореляція за критерієм Дарбі-Уотсона є відсутньою. Отже, для оцінювання параметрів ПЛКРМ можна використовувати метод найменших квадратів.
Визначення тісноту зв’язку між змінними. Коефіцієнти різних рівнянь регресії при неоднакових одиницях вимірювання результуючої або факторної змінної не можна зіставляти чи порівнювати між собою. В той же час на практиці часто виникає необхідність зіставлення двох чи декількох рівнянь регресії й оцінки їх тісноти зв'язку. Таке зіставлення різних рівнянь регресії можливе лише на основі деяких безрозмірних одиниць виміру. Для лінійної форми зв'язку між результуючою й факторною змінними найчастіше використовують коефіцієнт кореляції, який обчислюють за такою формулою:
Таблиця 6
У нашому прикладі коефіцієнт кореляції r = Це свідчить про те, що зв’язок величини основних засобів від кількості підприємств є тісним. Властивості коефіцієнта кореляції r: 1. -1£ r £ 1 зв'язок є тісним, якщо 0,7≤| r |≤0,9; зв'язок слабкий, якщо 0,2≤| r |≤0,4 2. Якщо значення | r |=1, то це означає, що між результуючою і фактичною змінними є функціональний зв'язок. 3. Якщо коефіцієнт кореляції близький до нуля, то зв'язок між змінними х та у відсутній. 4. Із зростанням абсолютної величини r лінійна залежність між факторами стає більш тісною. 5. При додатних значеннях r із зростанням факторної змінної середнє значення результуючої змінної збільшується, а при від'ємних зменшується. 6. Знак r співпадає із знаком коефіцієнта регресії b1.
Поиск по сайту: |
.
у нас становить 0,05.
та 
:
=1,288 і 
=1,454; 4 - 
.
.