Model aniqlanadi, agar: - strukturaviy model parametrlari soni berilgan parametrlar soniga teng bo'lsa. model shakllari.
Model aniqlanmaydi, agar: - raqam berilgan. koeffitsient _ strukturaviy koeffitsientlar sonidan ko'proq .
Model haddan tashqari aniqlangan, agar : raqam berilgan bo'lsa. koeffitsienti strukturaviy koeffitsientlar sonidan kamroq
Ko'p kolleniallik quyidagi hollarda yuzaga keladi : 2 yoki undan ortiq chiziqli bog'liq o'zgaruvchilar tenglamaga xato kiritilsa; 2. odatda zaif korrelyatsiya qilingan ikki yoki undan ortiq tushuntirish o'zgaruvchilari maxsus tanlab olish sharoitida kuchli korrelyatsiyaga aylanadi; . modelga qaram o'zgaruvchi bilan yuqori darajada bog'liq bo'lgan o'zgaruvchi kiradi.
Multiplikativ vaqt seriyasi modeli quyidagicha ko'rinadi: - Y=T*S*E
Multiplikativ vaqt seriyasi modeli, agar: mavsumiy tebranishlar amplitudasi ortib yoki kamaysa quriladi.
Har choraklik ma'lumotlarga asoslanib ... qiymatlar 7-1 chorak, 9-2 chorak va 11-3 chorak ...-5
Funktsional shakl yoki tushuntiruvchi o'zgaruvchilarning noto'g'ri tanlanishi spetsifikatsiya xatolari deb ataladi.
Eng kichik kvadratlar orqali olingan regressiya parametrining xolis bahosi quyidagilarni bildiradi: - u eng kichik dispersiya bilan tavsiflanadi.
Ko'p o'zgaruvchan regressiyada paydo bo'lishi mumkin bo'lgan va juftlik regressiyasida hech qachon sodir bo'lmaydigan muammolardan biri mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiyadir.
Silliqlash natijasida vaqt qatoridan chiqarib tashlangan nuqtalar sonini nima aniqlaydi: qo'llaniladigan tekislash usuli.
Spetsifikatsiya xatolarining asosiy turlariga e'tibor bering: muhim o'zgaruvchidan voz kechish; ahamiyatsiz o'zgaruvchini qo'shish;
Juftlik regressiya koeffitsientlarini baholash xolis bo'ladi, agar : o'rtacha qoldiq = 0 bo'lsa.
Juftlangan chiziqli regressiya parametr baholari b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯ formulasi boʻyicha topiladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
