Для выбранной модели проверим предпосылку МНК о гомоскедастичности остатков, т. е. о том, что остатки регрессии имеют постоянную дисперсию.
Используем метод Гольдфельдта-Квандта.
1. Упорядочим наблюдения по мере возрастания переменной х.
2. Исключим из рассмотрения 3 центральных наблюдения.
3. Рассмотрим первую группу наблюдений (малые значения фактора х) и
определим этой группы.
4. Рассмотрим вторую группу наблюдений (большие значения фактора х) и определим этой группы.
5. Проверим, значимо или незначимо отличаются дисперсии остатков этих групп.
Таблица 5
№ | x | y | yx | x2 | y2 | |||
4,1 | 14,2 | 58,22 | 16,81 | 201,64 | 15,47 | -1,27 | 1,60 | |
5,3 | 18,4 | 97,52 | 28,09 | 338,56 | 16,50 | 1,90 | 3,61 | |
7,1 | 16,4 | 116,44 | 50,41 | 268,96 | 18,05 | -1,65 | 2,72 | |
8,5 | 21,7 | 184,45 | 72,25 | 470,89 | 19,26 | 2,44 | 5,97 | |
10,2 | 18,5 | 188,70 | 104,04 | 342,25 | 20,72 | -2,22 | 4,93 | |
11,0 | 22,2 | 244,20 | 121,00 | 492,84 | 21,41 | 0,79 | 0,63 | |
сумма | 46,2 | 111,4 | 889,53 | 392,60 | 2115,14 | 111,40 | 0,00 | 19,46 |
среднее | 7,70 | 18,57 | 148,26 | 65,43 | 352,52 | 18,57 | 0,00 | 3,89 |
Определим параметры уравнения регрессии 1 группы:
Уравнение регрессии 1 группы:
=11,93+0,86x
Таблица 6
№ | x | y | yx | x2 | y2 | |||
18,3 | 28,2 | 516,06 | 334,89 | 795,24 | 27,56 | 0,64 | 0,41 | |
18,6 | 26,1 | 485,46 | 345,96 | 681,21 | 27,85 | -1,75 | 3,06 | |
19,7 | 30,2 | 594,94 | 388,09 | 912,04 | 28,92 | 1,28 | 1,63 | |
21,3 | 28,6 | 609,18 | 453,69 | 817,96 | 30,49 | -1,89 | 3,56 | |
22,1 | 34,0 | 751,40 | 488,41 | 1156,00 | 31,27 | 2,73 | 7,47 | |
24,2 | 32,3 | 781,66 | 585,64 | 1043,29 | 33,32 | -1,02 | 1,03 | |
сумма | 124,2 | 179,4 | 3738,70 | 2596,68 | 5405,74 | 179,40 | 0,00 | 17,17 |
среднее | 20,70 | 29,90 | 623,12 | 432,78 | 900,96 | 29,90 | 0,00 | 3,43 |
Параметры уравнения регрессии 2 группы:
Уравнение регрессии 2 группы:
=9,7+0,98x
S1=19.46>S2=17.17
Fфакт.< Fтабл.
следовательно, остатки гомоскедастичны, предпосылки МНК не нарушены.
5. Рассчитаем прогнозное значение результата у, если прогнозное значение фактора х увеличивается на 5% от его среднего уровня.
Точечный прогноз:
11,59+0,871,0514,13=24,515 млн. руб.
Для данной величины выпуска продукции прогнозное значение затрат на производство составляет 24,515 млн. руб.
Для уровня значимости α= 0,05 определим доверительный интервал прогноза.
Предварительно определим стандартные ошибки коэффициента корреляции и параметра b.
Стандартная ошибка коэффициента корреляции:
Ошибка прогноза:
Доверительный интервал прогноза значений y при с вероятностью 0,95 составит:
Прогноз надежный, но не очень точный, т. к. .
Варианты заданий.
Вариант № 1
Вариант № 2
Вариант № 3
Вариант № 4
Вариант № 5
Вариант № 6
Вариант № 7
Вариант № 8
Вариант № 9
Вариант № 10
Вариант № 11
Вариант № 12
Вариант № 13
Вариант № 14
Вариант № 15
Вариант № 16
Вариант № 17
Вариант № 18
Вариант № 19
Вариант № 20
Вариант № 21
Вариант № 22
Вариант № 23
Вариант № 24
Вариант № 25
Вариант № 26
Вариант № 27
Вариант № 28
Вариант № 29
Вариант № 30
Лабораторная работа № 2.