5. Порядок оценивания линейной эконометрической модели из изолированного уравнения в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.

У нас построена линейная эконометрическая модель с изолированными переменными:

Рассмотрим спецификацию данного вида.

В этой модели экзогенных переменных х1 и х2 и одна эндогенная переменная уt. Случайное возмущение u предполагается гомоскедастичным. Спецификация содержит 4 параметра: а0, а1, а2, .

Модели данного типа называются линейными эконометрическими моделями в виде изолированных уравнений с несколькими объясняющими переменными или линейной множественной регрессии.

Порядок оценивания модели состоит в следующем:

Ввести исходные данные или открыть из существующего файла, содержащего анализируемые данные;

В данном случае выделяем область пустых ячеек 5*3 (5 строк, 3 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики (функция линейн).

В общем случае: подготавливаем область, состоящую всегда из 5 строк, а столбцов столько, сколько коэффициентов требуется оценить, но минимум 2( а0, а1) .

Активизировать Мастер функций любым из способов:

В главном меню выбрать Вставка/Функция

На панели инструментов Стандартная щелкнуть на кнопке Вставка функции;

В окне Категория выбрать Статистические, в окне Функция – ЛИНЕЙН, щелкнуть ОК;

Заполнить аргументы функции:

Известные значения y – диапазон, содержащий данные результативного признака;

Известные значения x – диапазон, содержащий данные факторов независимого признака;

Константа – логическое значение, которое указывает на наличие или на отсутствие свободного члена в уравнении. Если Константа =1, то свободный член рассчитывается обычным образом, если Константа=0, то свободный член равен 0;

Статистика – логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию или нет. Если статистика =1, то дополнительная информация выводится, если Статистика =0, то выводятся только оценки параметров уравнения.

Нажать комбинацию клавиш <CTRL>+<SHIFT>+<ENTER>.

Щелкнуть ОК.

Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:

a2~	a1~	a0~ оценка коэффициента
S(a2~)	S(a1~)	S(a0~) стандартные ошибки
R^2 доля дисперсии эндогенной переменной, объясн. уравнением регрессии	оценка среднего квадратичного отклонения остатка (оценка случайного возмущения)	Н/Д
F статистика Фишера, предназначенная для проверки статической значимости коэф. детерминации	υ2 стемени свободы	Н/Д
регрессионная сумма квадратов	остаточная сумма квадратов	Н/Д

5. Случайная переменная и закон её распределения. Нормальный закон распределения и его параметры.

Переменная величина x c областью изменения X называется случайной, если свои возможные значения q из множества X она принимает в результате некоторого опыта со случайными элементарными исходами вида .

x- дискретная случайная переменная, если множество Х состоит из конечного или счетного количества констант .

З-н распределения дискретной случайной переменной- функция скалярного аргумента q с областью определения , характеризующая возможность появления в опыте значений q случайной переменной x.

З-н распределения дискретной случайной переменной называется вероятностной функцией, значение которой равны вероятностям появления в опыте возможного значения сл. переменной:

Нормальный закон распределения случайной величины имеет вид (НормРаспр, НормОбр):

параметры: математическое ожидание m и среднее квадратическое отклонение - сигма.

Нормальный закон возникает тогда, когда случайная переменная х формируется под воздействием большого числа независимых факторов.