Контрольная работа по "Эконометрика"
Автор: 1995g • Май 3, 2019 • Контрольная работа • 8,204 Слов (33 Страниц) • 264 Просмотры
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«Казанский национальный исследовательский технологический университет»
(ФГБОУ ВО «КНИТУ»)
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине: «Эконометрика»
Вариант №6
Работу выполнила студент(ка): Аскарова Г.И.
группы 967-М003-1
Номер зачетной книжки:1707276
Проверил(а): Гадельшина Г.А.
Казань,2019
СОДЕРЖАНИЕ
Задание 1. Ответить на вопрос (в соответствии с Вашим вариантом)
6. Статистическая гипотеза. Критерии. Проверка статистической гипотезы.
Задание 2. Коэффициент линейной корреляции.
Теория. Коэффициент линейной корреляции. Определение. Свойства. Прямая и обратная связь. Оценка существенности.
Практика. Задание взять из файла.
Задание 3. Регрессионный анализ.
Теория. Линейная регрессия. Параметры. Смысл параметров. Оценка значимости коэффициентов. Оценка значимости уравнения. Коэффициент детерминации.
Множественная линейная регрессия. Отбор факторов. Метод пошагового исключения. Метод пошагового включения.
Практика. Задание взять из файла.
Задание 4. Классификация моделей нелинейной регрессии. Выбор вида зависимости. Теория. Определение параметров уравнения нелинейной регрессии. Индекс корреляции и индекс детерминации для нелинейной регрессии. (Практики нет)
Задание 5. Автокорреляция.
Теория. Уровни временного ряда. Коэффициент автокорреляции. Коррелограмма. Выявление структуры временного ряда.
Практика. Задание взять из файла.
Задание 6. Моделирование сезонных колебаний
Теория. Аддитивная и мультипликативная модели. Выделение и расчет сезонной компоненты. Моделирование трендовой составляющей. Получение расчетных значений временного ряда.
Практика. Задание взять из файла.
Задание 7. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Теория. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Теорема Айткена. ОМНК в случае гетероскедастичности. Доступный ОМНК. ОМНК в случае автокорреляции остатков. (Практики нет)
8. Список использованной литературы.
Статистическая гипотеза. Критерии. Проверка статистической гипотезы.
Статистическая гипотеза - это некоторое предположение о свойствах генеральной совокупности, которое необходимо проверить. Статистические гипотезы выдвигаются, когда необходимо проверить, является ли наблюдаемое явление элементом случайности или результатом воздействия некоторых мероприятий.
Например, необходимо выяснить, значительно ли отличается средний объём продаж после проведения рекламной кампании от среднего объёма продаж после проведения рекламной кампании. Если ответ на этот вопрос положителен, то можно сделать вывод о том, что изменения являются результатом рекламной кампании.
Выводы, полученные путём проверки статистических гипотез, носят вероятностный характер: они принимаются с некоторой вероятностью. Статистическая гипотеза может быть также предположением о свойствах двух совокупностей, если, например, в ходе мероприятий имело место воздействие только на одну совокупность и необходимо сделать вывод о том, было ли это воздействие результативным.
Критерии проверки статистических гипотез (критерии значимости) можно разделить на три большие группы:
- Критерии согласия;
- Параметрические критерии;
- Непараметрические критерии.
Критерии согласия называются критерии значимости, применяемые для проверки гипотезы о законе распределения генеральной совокупности, из которой взята выборка. Для проверки статистической гипотезы чаще всего используются следующие критерии согласия: критерий Шапиро-Уилки, критерий хи-квадрат, критерий Колмогорова-Смирнова.
Параметрические критерии – критерии значимости, которые служат для проверки гипотез о параметрах распределений (чаще всего нормального). Такими критериями являются: t-критерий Стьюдента для независимых выборок, t-критерий Стьюдента для связанных выборок, F-критерий Фишера.
...