- •1.Загальна задача лінійного програмування.
- •2.Графічний метод розв’язування злп.
- •3.Симплексний метод: ідея, вимогита умови оптимальності.
- •9.Транспортна задача: особливості, типи, математична модель.
- •6.Двоїста пара задач: типи та алгоритм перетворення.
- •7.Теореми двоїстості.
- •8.Розв’язування двоїстої задачі.
- •10.Умови оптимальності в тз, її обґрунтування.
- •11.Тз: види виродженої задачі.
- •14.Метод потенціалів в тз
- •45.Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена).
- •12.Методи будування базисних планів при розв’язуванні тз.
- •15.Динамічне програмування: мат. Моде-ль та її види.
- •14.Метод потенціалів в тз.
- •47. Метод визначення гетеро- за тестом Гольфельда-Квандта.
- •16.Метод динамічного програмування: властивості, переваги, недоліки.
- •13.Альтернативний оптимум в тз
- •19.Розв’язування задач методом динамічного програмування.
- •20.Задача про призначення: її модель та алгоритм.
- •21.Задача про кільцевий маршрут: модуль та розв’язування.
- •22.Угорський метод.
- •24.Задача про максимальний потік: модель та алгоритм.
- •25.Задача про найкоротшу відстань: модель та алгоритм.
- •26.Загальна економетрична модель та її постановка.
- •27.Вимоги та етапи будування економетричної моделі.
- •28.Специфікація економетричної моделі.
- •46.Метод визначення гетероскедастичності за μ-критерієм.
- •30.Метод найменших квадратів.
- •31.Передумови застосування мнк.
- •33.Оцінка тісноти зв’язку між змінними рівнянь регресії.
- •34.Стандартні похибки при оцінці параметрів моделі.
- •35.Оцінка значущості зв’язку між змінними моделі.
- •37.Стат. Критерії перевірки значущості зв’язку між змінними моделі.
- •38.Поняття мультиколінеарності, її негативність, наслідки та ознаки
- •40.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Пірсона.
- •41.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Стьюдента.
- •42.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Фішера.
- •39.Напрямки усунення мульт-.
- •43.Алгоритм Феррара-Глобера для виявлення мульт- (загальна частина).
- •44.Гетероскедастичність та її вплив на оцінки параметрів моделі.
- •48.Визначення гетероскедастичності за тестом Спірмана.
- •50.Автокореляція: зміст, причини виникнення та її наслідки.
- •51.Методи визначення автокореляції.
- •Графічний метод розв’язування злп.
41.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Стьюдента.
При аналізі одержаної економетричної моде-лі на мультиколінеарність використовують коеф детармінації, часткові коефіцієнти коре-ляції та статистичні критерії. Для виявлення існування мультиколінеарності між незалеж-ними змінними використовують загальну схему алгоритму Феррара-Глобера. Цей алго-ритм можна розділити на дві частини: у пер-шій проводиться підготовка вихідних даних для використання статистичних критеріїв, у другій частині проводиться аналіз на мульти-колінеарність згідно зі статистичними крите-ріями. Використовують три види стат критеріїв: - критерій χ2 (Пірсона), за допомо-гою якого ведеться перевірка на мультиколін-еарність усього масиву незалежних змінних - критерій Фішера (F-критерій), за допомогою якого ведеться перевірка зв’язків кожної неза-лежної змінної з рештою множиною змінних - критерій Стьюдента (t-критерій), за допомо-гою якого ведеться перевірка існування зв’яз-ків між кожною парою незалежних змінних. Блок-схема аналізу на мультиколінеарність за допомогою критерія Стьюдента:
1.rkj = -Ckj/√(Ckk*Cjj) →
2.tkj = [|rkj|*√(n-m)]/√(1-rkj2) →
3. tт : (n-m) →
4.tkj > tт .
Блок 1:знаходження часткових коеф кореля-ції, де Сkj – елементи метриці С k-го рядка і j-го стовпця, Ckk і Cjj – відповідні діагональні елементи.Блок 2: знаходження значення кри-терія Стьюдента. Чим більше значення tkj тим менша ймовірність відповідності результатів фаткичним даним процесу дослідження. Блок 3-4: знаходження табличного значення t-критерія згідно ступеня вільності n-m та величиною α=0,05. Якщо фактичне значення більше табличного, то між змінними xk та xj існує явище мультиколінеарності. У цьому випадку аналізу результатів по статистичним критеріям одну з незалежних змінних цієї пари треба вилучити з масиву або замінити на іншу.
42.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Фішера.
При аналізі одержаної економетричної моде-лі на мультиколінеарність використовують коеф. детармінації, часткові коефіцієнти коре-ляції та статистичні критерії. Для виявлення існування мультиколінеарності між незалеж-ними змінними використовують загальну схе-му алгоритму Феррара-Глобера. Цей алго-ритм можна розділити на дві частини: у пер-шій проводиться підготовка вихідних даних для використання статистичних критеріїв, у другій частині проводиться аналіз на мульт- згідно зі статистичними критеріями. Викори-стовують три види статистичних критеріїв: - критерій χ2 (Пірсона), за допомогою якого ведеться перевірка на мультиколінеарність усього масиву незалежних змінних - критерій Фішера (F-критерій), за допомогою якого ведеться перевірка зв’язків кожної незалежної змінної з рештою множиною змінних - критерій Стьюдента (t-критерій), за допомо-гою якого ведеться перевірка існування зв’яз-ків між кожною парою незалежних змінних. Блок-схема перевірки на мультиколінеарність за критерієм Фішера наступна:
1.C = r-1 = (X*’X*)-1 →
2.Fk = |Ckk – 1|*(n-m)/(m-1) →
3. Fт (n-m; m-1) →
4.Fk > Fт →
5. R2 = 1-1/Ckk.
Блоки 1-2: знаходиться матриця, обернена до кореляційної (С), а потім по кожній k-й групі знаходиться величина F-критерія Fk , де елементи Сkk – діагональні елементи відпо-відні оберненій матриці С. Блоки 3-4: одер-жане значення фактичного критерія Фішера по кожній групі порівнюють з табличним зна-ченням, яке відповідає ступеням вільності n-m, m-1. Якщо фактичне значення по групі більше табличного, то відповідна незалежна змінна хk мультиколінеарна з іншими, тобто у цьому випадку необхідно вирішити питання про доцільність її вилучення з вихідного масиву Х. Блок 5: знаходження коефіцієнта детермінації, якщо цей коеф більше 0,6 , то вважають, що існує явище мульт-.