Построение интервального ряда распределения
Оценка тесноты корреляционной связи
Изучение сезонных явлений
Определение основной тенденции развития
Изучение корреляционной зависимости между уровнями двух динамических рядов методом коррелирования разностей
Изучение корреляционной зависимости между уровнями двух динамических рядов методом коррелирования с учётом фактора времени
Навигация
Изучение корреляционной зависимости между уровнями двух динамических рядов методом коррелирования с учётом фактора времени
Модель распределения
20401
знак
11
таблиц
9
изображений
3.4. Изучение корреляционной зависимости между уровнями двух динамических рядов методом коррелирования с учётом фактора времени
Для более удобного расчёта изменяем масштаб времени, т.е. Dt =1. Простейшее уравнение регрессии имеет вид:
Тогда система уравнений, полученная методом наименьших квадратов имеет следующий вид:
Необходимо отметить, что в этом методе коэффициент автокорреляции не исследуется.
Решение системы уравнений методом Гаусса, все необходимые данные в табл.3.4.1:
Таблица 3.4.1
| t | x2 | xt | yx | t2 | yt |
| |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
| 1 | 8410000 | 2900 | 14111400 | 1 | 4866 | 710092,7896 | |
| 2 | 12531600 | 7080 | 18018600 | 4 | 10180 | 534945,7467 | |
| 3 | 15023376 | 11628 | 19093176 | 9 | 14778 | 144386,4657 | |
| 4 | 16321600 | 16160 | 18786000 | 16 | 18600 | 0,047492264 | |
| 5 | 15178816 | 19480 | 16051520 | 25 | 20600 | 234012,5049 | |
| 6 | 12816400 | 21480 | 13281800 | 36 | 22260 | 583789,6833 | |
| 7 | 9302500 | 21350 | 10107700 | 49 | 23198 | 858020,2697 | |
| 8 | 6760000 | 20800 | 8502000 | 64 | 26160 | 601299,3152 | |
| 9 | 4857616 | 19836 | 7436296 | 81 | 30366 | 252847,3424 | |
| 10 | 4494400 | 21200 | 8119600 | 100 | 38300 | 899,2211526 | |
| 11 | 4946176 | 24464 | 9563200 | 121 | 47300 | 133539,1856 | |
| 12 | 6969600 | 31680 | 12909600 | 144 | 58680 | 531592,5221 | |
| 13 | 9672100 | 40430 | 16252860 | 169 | 67938 | 660179,6832 | |
| 14 | 13395600 | 51240 | 19947000 | 196 | 76300 | 555049,3853 | |
| 15 | 15968016 | 59940 | 21122856 | 225 | 79290 | 154919,9389 | |
| 16 | 17472400 | 66880 | 20941800 | 256 | 80160 | 16,86990836 | |
| 17 | 16128256 | 68272 | 17991680 | 289 | 76160 | 221023,9832 | |
| 18 | 13690000 | 66600 | 14837000 | 324 | 72180 | 656820,769 | |
| 19 | 10048900 | 60230 | 11646580 | 361 | 69806 | 832979,8976 | |
| 20 | 7398400 | 54400 | 9873600 | 400 | 72600 | 580367,2874 | |
| 21 | 5779216 | 50484 | 8976536 | 441 | 78414 | 278922,6984 | |
| 22 | 5017600 | 49280 | 9385600 | 484 | 92180 | 267,9934274 | |
| 23 | 5494336 | 53912 | 10923040 | 529 | 107180 | 143676,3624 | |
| 24 | 7617600 | 66240 | 14490000 | 576 | 126000 | 551633,6354 | |
| 25 | 10432900 | 80750 | 18139680 | 625 | 140400 | 732960,1726 | |
| Сумма | 325 | 255727408 | 986716 | 350509124 | 5525 | 1453896 | 9954243,77 |
 |
 | |||
 |
 |
Далее определяем индекс корреляции:
 | |||
 |
где yx(xi) – значение величины y, рассчитанное по уравнению регрессии при подстановке в него значений xi и ti; yi – значения y из исходной таблицы.
 |
 | |||
 | |||
 |
Значимость индекса корреляции определяем с помощью критерия Фишера, фактическое значение критерия Фишера равно:
 |
 |
Табличное значение критерия Фишера определяем по табл.5 приложения, задаваясь уравнением значимости a и числом степеней свободы k1=m-1; k2=n-m.
 |
 |
Если то величину индекса корреляции считаем значимой.
Определим коэффициент детерминации:
 |
 |
Следовательно, величина y зависит от величин x и t на 98,01%. Остальные 1,99% - это зависимость величины y от неучтённых величин.
Подводя итог необходимо отметить, что в исследовании методом коррелирования динамических рядов, с учётом фактора времени была определена весьма высокая теснота связи, равная 0,9900; величина коэффициента детерминации равная 0,9801 говорит о том, что величина y зависит от величин x и t, включённых в уравнение, на 98,01%, все остальные 1,99% - это зависимость величины y от неучтённых величин.
Похожие работы
... процесс с последействием. Чтобы исключить последействие, приходится вводить несколько параметров состоянии; задача на каждом шаге остается по-прежнему сложной из-за многомерности. 2.2 Двумерная модель распределения ресурсов Задача 2. Планируется деятельность двух предприятий (s=2) в течение n лет. Начальные средства составляют . Средства x, вложенные в предприятие I, приносят к концу года ...
Параметры «черных дыр» и природа «темной материи» в двоичной модели распределения плотности вещества
... 2.1. Предел статичности «черных дыр» в двоичной модели распределения плотности вещества 2.2. Горизонт «черных дыр» в двоичной модели распределения плотности вещества 3. Природа «темной материи» в двоичной модели распределения плотности вещества 4. Выводы 5. Подтверждения 6. Приложения 6.1. Фазовые переходы вещества в двоичной модели распределения плотности вещества 6.2. «Эффект темного ...
... в пенсионный фонд (1% от зарплаты) 1345 Затраты на эксплуатацию оборудования (амортизацию) 976000 ИТОГО: 1207213 Заключение За время работы над дипломным проектом по теме «Организация удаленного доступа к распределенным базам данных» были изучены теоретические основы построения распределенных информационных систем с возможностью оперативного удаленного доступа к данным. ...
... что при такой ориентации теста знания у сильных и слабых испытуемых измерялись с меньшей точностью. 3) Автоматизированный контроль знаний с применением компьютера и обработка результатов тестирования на ЭВМ для определения параметров качества тестирования. 2.1.9.4 Блок адаптивного обучения 1) Модели обучения. Информационные технологии оказывают решающее влияние на все этапы процесса обучения: ...
0 комментариев