Реферат: Контрольная работа
3. Построить линейную модель
, параметры которой оценить
МНК.
Определим
и ![]()
; ![]()
; ![]()
т.о. линейная модель имеет
вид: ![]()
Последовательно подставляя в
линейную модель вместо
его значения от 1
до 9 получим расчетные значения уровня
:
; ![]()
; ![]()
; ![]()
; ![]()
![]()
Вычислим отклонения расчетных значений от фактических:
,
затем результаты запишем таблицу.
5. Оценить адекватность модели на основе исследования:
a) случайности остаточной компоненты по критерию пиков
|
|
|
Поворотные |
| 1 | -0,4 | - |
| 2 | 1 | 0 |
| 3 | 1,4 | 1 |
| 4 | -3,2 | 0 |
| 5 | 0,2 | 0 |
| 6 | 0,6 | 0 |
| 7 | 2 | 1 |
| 8 | -2,6 | 0 |
| 9 | 0,8 | - |
Общее число пиков p=2
;
; ![]()
Критерием случайности с
5%-ным уровнем значимости, т.е. с доверительной вероятностью 95%, является
выполнение неравенства
, т.о. имеем:
,
следовательно, свойство случайности не выполняется, трендовая модель является неадекватной.
б) независимости уровней ряда
остатков по
- критерию (в качестве
критических используйте уровни
и
) или по
первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого
.
Проверка независимости уровней остаточной последовательности осуществляется по формуле Дарбина-Уотсона:
, имеем: ![]()
|
|
|
|
|
|
| 0,16 | - | - | - | |
| 1 | 1,4 | 1,96 | -0,4 | |
| 1,96 | 0,4 | 0,16 | 1,4 | |
| 10,24 | -4,6 | 21,16 | -4,48 | |
| 0,04 | 3,4 | 11,56 | -0,64 | |
| 0,36 | 0,4 | 0,16 | 0,12 | |
| 4 | 1,4 | 1,96 | 1,2 | |
| 6,76 | -4,6 | 21,16 | -5,2 | |
| 0,64 | 3,4 | 11,56 | -2,08 | |
|
|
25,16 | 69,68 | -10,08 |
т.к.
, то имеет место
отрицательная связь, преобразуем значения
:
;
;
; ![]()
Сравним
с
и
, Т.к.
, то нет достаточных
оснований сделать вывод об адекватности модели.
![]()
в) нормальности закона распределения остаточной последовательности по RS-критерию с критическими уровнями 2,7-3,7.
, где
, т.о. имеем:
и ![]()
![]()
Расчетное значение RS-критерия равное 2,9 попадает внутрь [2,7-3,7], т.о. гипотеза о соответствии распределения остаточной компоненты нормальному закону распределения принимается.
г) Для оценки точности модели используйте среднее квадратическое отклонение и среднюю ошибку по модулю.
Т.к. модель неадекватна, то нет смысла говорить о ее точности.
6. Постройте точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед.
Точечный прогноз на K шагов вперед получается
путем подстановки в модель
. При
прогнозировании на два шага имеем:

Доверительный интервал прогноза будет иметь следующие границы:
Верхняя: ![]()
Нижняя: ![]()
Величина
для линейной модели имеет
вид:
, где
, т.о. имеем:
![]()
; ![]()
|
|
Шаг,
|
Прогноз,
|
Нижняя
|
Верхняя
|
| 10 | 1 | 66,8 | 61,4 | 72,2 |
| 11 | 2 | 69,4 | 63,7 | 75,1 |

Тема 9.
Даны коэффициенты прямых
поставок
и конечный продукт
. Требуется:
1) Определить межотраслевые поставки продукции
2) Проверить продуктивность матрицы A
| Отрасли |
Коэффициенты прямых поставок,
|
Конечный
|
||
| 1 | 2 | 3 | ||
| 1 | 0,0 | 0,1 | 0,2 | 180 |
| 2 | 0,1 | 0,2 | 0,1 | 200 |
| 3 | 0,2 | 0,1 | 0,2 | 200 |
1)
; 
Найдем
, где
- матрица
коэффициентов полных материальных затрат.
2)

3)

; ![]()
; ![]()
; ![]()
; ![]()
![]()
; ![]()
; ![]()
; ![]()
; ![]()
;
т.о. 
5) 
Диагональные элементы матрицы строго больше нуля.
Определим межотраслевые поставки:
; ![]()

Находим матрицу межотраслевых поставок продукции:
; 
| 1 | 2 | 3 |
|
Валовой |
|
| 1 | 0 | 28 | 61,4 | 180 | 242 |
| 2 | 24,2 | 56 | 30,7 | 200 | 280 |
| 3 | 48,4 | 28 | 61,4 | 200 | 307 |
|
Условно |
266,2 | 336 | 337,7 | 580 | |
|
Шахматный |
242 | 280 | 307 |
3) Матрица продуктивна, если норма матрицы (наибольшая сумма по столбцам)
Норма матрицы
, т.о. матрица
продуктивна.


