Автор Анна Евкова
Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например Экономика
«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например Решение задачи
«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например
«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например Выполнен, номер заказа №17357
«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например Прошла проверку преподавателем МГУ
«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например «Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например  245 руб. 

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например

Напишите мне в чат, пришлите ссылку на эту страницу в чат, оплатите и получите файл!

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например

Закажите у меня новую работу, просто написав мне в чат!
Описание заказа и 38% решения ( + фото):

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например, индекс инфляции). Предполагается, что переменные связаны зависимостью: x(tk) = atk + b + ek , k = 1,2,…,n, где a и b – параметры, не известные статистики и подлежащие оцениванию, а ek – погрешности, искажающие зависимость. Таблица для внесения исходных данных. tk 2 3 5 6 8 10 tпрогн xk 10 12 18 25 30 42 12 1. Методом наименьших квадратов оцените параметры a и b линейной зависимости. Выпишите восстановленную зависимость. 2. Вычислите восстановленные значения зависимой переменной, сравните их с исходными значениями (найдите разности) и проверьте условие точности вычислений (при отсутствии ошибок в вычислениях сумма исходных значений должна равняться сумме восстановленных, или сумма попарных разностей будет равна нулю:       n k 1 k k * x t х(t ) , k=1… n 3. Найдите остаточную сумму квадратов и оцените дисперсию погрешностей: SS ; ( 2 )*. 4. Выпишите точечный прогноз, а также верхнюю и нижнюю доверительные границы для него (для доверительной вероятности 0,95). 5. Рассчитайте прогнозное значение и доверительные границы для него для момента t=12. 6. Как изменятся результаты, если доверительная вероятность будет увеличена? А если она будет уменьшена?

РЕШЕНИЕ 1. Составим расчетную таблицу Найдем средние значения: Найдем оценки параметров линейного тренда: Следовательно, восстановленная зависимость будет выглядеть:  Вычислим восстановленные значения зависимой переменной, сравним их с исходными значениями: Найдем остаточную сумму квадратов: оценим дисперсию погрешностей:  4. Точечный прогноз: Верхняя и нижняя доверительные границы для него (для доверительной вероятности  хниж  момент времени для расчета прогнозного значения, t – среднее значение показателя времени в исходном ряду, – корень из оценки остаточной дисперсии, квантиль стандартного нормального распределения. При доверительной вероятности : табличное значение  В данном случае: 5. Рассчитаем прогнозное значение и доверительные границы для него для момента  Таким образом, доверительный интервал:  6. Если доверительная вероятность будет увеличена, то доверительные границы так же увеличатся. Так, при доверительной вероятности 0,99 получим  Доверительный интервал:  Если доверительная вероятность будет уменьшена, то и доверительные границы уменьшатся. Так, при доверительной вероятности 0,9 получим Доверительный интервал:

«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например«Временные ряды. Метод наименьших квадратов» Исходные данные (выбранный вариант по Таблице №3) – набор n-пар чисел (tk , xk ), k = 1,2,…,n, где tk – независимая переменная (например, время), а x(tk) – зависимая (например

Похожие готовые решения по экономике: