Автокорреляция

Автор: Пользователь скрыл имя, 04 Ноября 2011 в 21:39, контрольная работа

Описание работы

Автокорреляция (последовательная корреляция) определяется как корреляция между ошибками в наблюдениях, упорядоченными во времени (временные ряды) или в пространстве (пространственные данные).

Работа содержит 1 файл

реферат автокорреляция.doc

— 303.50 Кб (Скачать)
 

     Расчёт определителя системы выполним по формуле:

      1210;

       Расчёт определителя свободного  члена уравнения выполним по  формуле:  64471.

        Расчёт определителя коэффициента  регрессии выполним по формуле:

      -4356.

     Расчёт  параметров уравнения регрессии  даёт следующие результаты:

     

;    
.

     В конечном счёте, получаем теоретическое уравнение регрессии следующего вида:

     

     В уравнении коэффициент регрессии а1 = -3,65 означает, что на следующий год динамика численности официально зарегистрированных безработных в регионе  снизится на 3,6 тыс. чел.

     Свободный член уравнения а0 =53,282  оценивает влияние прочих факторов, оказывающих воздействие на динамику численности официально зарегистрированных безработных в регионе.

     Критерий  Дарбина-Уотсона сделайте выводы относительно автокорреляции в остатках в рассматриваемом  уравнении:

     

     То  есть в модели есть положительная автокорреляции остатков.

     При выполнении прогнозов на 2005 год подставим  в уравнение прогнозные значения фактора, 13, что позволяет получить прогнозные значения:

     Рассчитаем  ошибки прогноза, доверительный интервал прогноза и оценим его точность.

     Рассчитаем  интегральную ошибку прогноза - , которая формируется как сумма двух ошибок: из ошибки прогноза как результата отклонения прогноза от уравнения регрессии - и ошибки прогноза положения регрессии - . То есть, .

     В нашем случае , где k- число факторов в уравнении, которое в данной задаче равно 1.

     Ошибка  положения регрессии составит:

      =

     = .

     Интегральная  ошибка прогноза составит: = .

     Предельная  ошибка прогноза, которая не будет  превышена в 95% возможных реализаций прогноза, составит: = 2,26*6,02 =13,6. Табличное значение t-критерия для уровня значимости α=0,05 и для степеней свободы n-k-1 = 11-1-1=9  составит 2,26.

     Это означает, что фактическая реализация прогноза будет находиться в доверительном  интервале  . Верхняя граница доверительного интервала составит

     

=6,482+13,6 =20,09.

     Нижняя  граница доверительного интервала  составит: = 6,482 -13,6 = -7,12.

     Это означает, что верхняя граница  в 2 раза больше нижней границы, то есть точность выполненного прогноза  достаточно велика и его надёжность на уровне 95% оценивается как высокая.

Информация о работе Автокорреляция