Часть I Часть II
Исключили из рассмотрения С-центральных наблюдений из этой таблицы. С нашли из неравенства: (n - c) : 2 > p, где n=15, p=3, т.е.:
(15 – с) : 2 > 3
15 – с > 6
c < 9
И так, мы взяли с=5.
Для частей I и II составили регрессионные уравнения при помощи процедуры регрессии.
I) У = 0,89773tx1-0,14346-0,02887tx6
II) У= 2,50508-1,50158tx1-0,17367tx6
И на странице вывода итогов в таблице дисперсионный анализ нашли остаточную дисперсию SS. Для первой части она равна S1=0,012, для второй S2=0,073.
Дисперсионный анализ |
|
|
|
df |
SS |
Регрессия |
2 |
0,23208021 |
Остаток |
2 |
0,01175559 |
Итого |
4 |
0,2438358 |
Дисперсионный анализ |
|
|
|
df |
SS |
Регрессия |
2 |
0,170183 |
Остаток |
2 |
0,072808 |
Итого |
4 |
0,242991 |
Для части II таблицы
Нашли их отношение:
F
крит
нашли при помощи функции FРАСПОБР,
с вероятностью = 0,05, число степеней
свободы:
Fкрит=19.
Fкрит > Fрасч (19 > 6,193), следовательно, остатки по переменной tx1 гомоскедастичны с вероятностью в 0,95.
ТЧасть I
еперь метод Гольдфельда-Квандта
применим к независимой переменной tx6.
Для этого так же отсортировали исходную
таблицу, только теперь по возрастанию
переменной tx6.
Как и с первой переменной,
исключили из рассмотрения 5 центральных
наблюдений таблицы.
Для частей I и II составили регрессионные уравнения при помощи процедуры регрессии.
y=0,94683tx1-0,41761tx6-0,40903
y=0,47217+0,87265tx1-0,51255tx6
№ п/п |
tx1 |
tx6 |
y |
14 |
0,5271 |
-1,8200 |
0,68171 |
20 |
0,9741 |
-1,4272 |
1,28135 |
11 |
1,0683 |
-1,1326 |
1,23086 |
17 |
-1,0721 |
-0,8380 |
-1,0478 |
8 |
1,1682 |
-0,7398 |
0,82057 |
21 |
-1,0156 |
-0,3470 |
-1,1109 |
16 |
1,0405 |
0,0458 |
0,74483 |
7 |
-1,4748 |
0,3404 |
-1,4265 |
19 |
0,3542 |
0,3404 |
0,29036 |
9 |
0,5111 |
0,4386 |
0,6249 |
12 |
-0,1244 |
0,7332 |
0,10731 |
10 |
1,0664 |
0,8314 |
0,88369 |
15 |
-0,7598 |
1,0278 |
-0,6691 |
13 |
-1,4061 |
1,1261 |
-1,4897 |
18 |
-0,8573 |
1,4207 |
-0,9216 |
