Глава 3. Оценки параметров и проверка (тестирование)

статистических гипотез ------------------------------------------------------------- 61

3.1. Точечные оценки параметров. Методы оценивания. -------------------------- 61

3.2. Интервальные оценки параметров ----------------------------------------------- 68

3.3 Статистическая проверка гипотез (испытание гипотез) --------------------- 83

Вопросы для самопроверки --------------------------------------------------------- 106

Упражнения и задачи ---------------------------------------------------------------- 106

Глава 4. Парный регрессионный анализ ------------------------------------------------ 109

4.1. Взаимосвязи экономических переменных. Функциональная,

статистическая и корреляционная зависимость. -------------------------------- 109

4.2. Парная линейная регрессия --------------------------------------------------------- 114

4.3. Метод наименьших квадратов ----------------------------------------------------- 116

4.4. Проверка качества уравнения регрессии ----------------------------------------- 124

4.4.1. Основные предпосылки регрессионного анализа (МНК).

Условия Гаусса – Маркова. ------------------------------------------------------- 124

4.4.2. Интервальная оценка функции регрессии. ------------------------------------ 126

4.4.3. Проверка гипотез и интервальные оценки коэффициентов линейного

уравнения регрессии. --------------------------------------------------------------- 129

4.4.4. Общая, объясненная и необъясненная дисперсия зависимой переменной.

Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации

Глава 3. Оценки параметров и проверка (тестирование) - student2.ru , его связь с коэффициентом корреляции. -------------------------------- 135

4.4.5. Глава 3. Оценки параметров и проверка (тестирование) - student2.ru - тест Фишера на качество оценивания парной регрессии

(на состоятельность регрессии). ------------------------------------------------ 140

4.4.6. Какие проблемы могут возникнуть при использовании коэффициента

детерминации? Что такое скорректированный коэффициент

детерминации? ---------------------------------------------------------------------- 142

4.5. Коэффициент рвнговой корреляции Спирмена

(показатель корреляции рангов Спирмена). --------------------------------- 143

4.5.1. Некоторые простейшие модели, сводящиеся к линейной. --------------- 145

4.6. Решение задач на компьютере -------------------------------------------------- 155

Вопросы для самопроверки ------------------------------------------------------- 157

Упражнения и задачи ------------------------------------------------------------- 158

Глава 5. Множественная линейная регрессия ----------------------------------- 162

5.1 Некоторые особенности множественной регрессии и корреляции ---------- 162

5.2 Оценка параметров классической линейной множественной регрессионной

модели методом наименьших квадратов (МНК) ------------------------------ 167

5.3 Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов. Дисперсионно-

ковариационная матрица. ----------------------------------------------------------- 175

5.4.Интервальные оценки коэффициентов и функции регрессии. Проверка

статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии ------- 178

5.5.Множественный и скорректированный коэффициенты детерминации Глава 3. Оценки параметров и проверка (тестирование) - student2.ru и Глава 3. Оценки параметров и проверка (тестирование) - student2.ru . Проверка общего качества уравнения регрессии ------------------------------ 183

5.6. Анализ статистической значимости коэффициента детерминации ------- 186

5.7 Проверка значимости только некоторых коэффициентов регрессионной

модели путем проверки значимости изменения коэффициента

детерминации -------------------------------------------------------------------------- 189

Вопросы для самопроверки -------------------------------------------------------- 195

Упражнения и задачи --------------------------------------------------------------- 196

Глава 6. Некоторые вопросы практического использования

регрессионных моделей. ----------------------------------------------------- 198

6.1. Мультиколлинеарность. ------------------------------------------------------------- 198

6.2. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.

Фиктивные переменные. ------------------------------------------------------------- 202

6.3 Проверка гипотезы о совпадении уравнений регрессии для двух

выборок. Тест (критерий) Г. Чоу. ------------------------------------------------- 204

6.4. Нелинейные модели регрессии ---------------------------------------------------- 211

6.5. Гетероскедастичность остатков --------------------------------------------------- 215

6.6. Автокорреляция остатков ---------------------------------------------------------- 223

Вопросы для самопроверки --------------------------------------------------------- 235

Упражнения и задачи ---------------------------------------------------------------- 236

Глава 7. Временные ряды и прогнозирование ------------------------------------ 240

7.1 Общие сведения о временных рядах и основные этапы анализа ------------- 240

7.2 Стационарные временные ряды, «белый шум»

и автокорреляционная функция ----------------------------------------------------- 245

7.3 Модели тренда и методы их выбора.

Методы выявления и выделения тренда ------------------------------------------- 249

7.4 Прогнозирование на основе моделей временных рядов ----------------------- 257

7.5. Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней-- 262

Вопросы для самопроверки ---------------------------------------------------------- 268

Упражнения и задачи ------------------------------------------------------------------ 268

Наши рекомендации