Контрольные вопросы и задания к главе 2

1. В чем суть метода наименьших квадратов, как этот метод можно представить графически?

2. Перечислите все пункты алгоритма действий, которые необходимо выполнить при решении уравнения регрессии в Microsoft Excel.

3. Какое уравнение регрессии (при прочих равных условиях) точнее: то, которое имеет коэффициент детерминации (R-квадрат)=0,757, либо то, у которого (R-квадрат) равен 0,978. Объясните почему?

4. Скажите, можно ли признать статистически значимым уравнение регрессии в том случае если значимость его F-критерия =009? И если можно, то с каким уровнем надежности?

5. В каком случае делается вывод о статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии? Скажите, при каком Р-значении коэффициенты уравнения регрессии являются статистически значимыми с 95% уровнем надежности и с 99% уровнем надежности?

6. Перечислите формат трендов, используемых в Excel при решении уравнений регрессии графическим способом. Чем эти форматы трендов отличаются друг от друга.

Глава 3.

Уравнения авторегрессии и авторегрессии со скользящим средним

Данный текст является ознакомительным фрагментом.