
- •Кіріспе. Ықтималдық теориясы мен математикалық статистика түсініктері
- •Пәннің мақсаты
- •Пәннің міндеттері
- •Эконометрияны оқып білу үшін керекті пәндер
- •Эконометрия пәні
- •Эконометрияның ғылым ретінде пайда болуынан тарихи деректер
- •Эконометриялық өлшем мен зерттеу проблемалары
- •Негізгі түсініктер
- •Ықтималдықтың анықтамалары. Қасиеттерi
- •Ықтималдықтарды қосу және көбейту
- •Ықтималдықты табу формулалары
- •Ең болмағанда бiр оқиғаның пайда болу формуласы
- •7. Пуассон формуласы
- •Дискреттi кездейсоқ шамалар
- •Дискреттi кездейсоқ шамалардың сандық мiнездемелерi
- •Қорытынды мен ескертулер
- •Үздiксiз кездейсоқ шамалар. Сандық мiнездемелерi
- •Бас жиын және таңдамалы жиын
- •Математикалық статистиканың эконометриялық мақсаттары
- •Таңдамалы математикалық үміт және дисперсия
- •Қайталау сұрақтары
- •Ең кіші квадраттар әдісі Эконометриялық модель құру ерекшеліктері.
- •Модель құру принциптері.
- •Ең кіші квадрат әдісімен сызықтық регрессия теңдеуін құрып, зерттеу (е.К.К.).
- •Сызықтық корреляциялық модельдер.
- •Қайталау сұрақтары
- •Көптік сызықтық регрессия Регрессиялық факторлар
- •Екк әдісі бойынша көпмәнді регрессия
- •Дербес регрессиялық және кореляциялық теңдеулер
- •Қайталау сұрақтары
- •Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі
- •Болжамдарды (гипотезаларды) тексеру
- •Қайталау сұрақтары
- •Детерминация коэффициенті
- •Қажетті формулалар
- •Айнымалылар спецификациясы. ДЕрбес корреляция
- •Сызықтық емес регрессияның кейбір түрлері.
- •Түрге жататындар,
- •Өндірістік функция түсінігі (ө.Ф.)
- •Сұраныс функциясы.
- •Нарық моделі
- •Икемділік
- •Қайталау сұрақтары
- •Мультиколлинеарлық құбылыс Мультиколлинеарлық
- •Мультиколлинеарлық түсінігі
- •Мультиколлинеарлықтың зиянды салдарлары
- •Мультиколлинеарлықты анықтау
- •Мультиколлинеарлықты болдырмау әдістері
- •Қайталау сұрақтары
- •Спирменнің рангілік корреляциясы
- •1) Спирмен тесті:
- •Қайталау сұрақтары
- •Динамикалық қатар Динамикалық қатар түсінігі
- •Динамикалық қатарды жөнге келтіру әдістері.
- •Динамикалық модель
- •Қайталау сұрақтары
- •Әдебиеттермен жұмыс жасау
- •Жаттығулар, есептер шығару
- •Өз білімін өзі тексеру жолдары
- •Консультациялар
- •Бақылау жұмыстары
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •10 Сабақ
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •11 Сабақ
- •12 Сабақ
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Автокорреляция
- •Сөж тақырыптары
- •Ықтималдық теориясы мен математикалық статистика түсініктері.
- •Ең кіші квадраттар әдісі
- •Тапсырмалар
- •Тақырыбы: Жұптық сызықтық регрессия және корреляция. Тапсырмалар
- •Тақырыбы: Көптік сызықтық регрессияның моделі Тапсырма
- •Тақырыбы:Мультиколлинеарлық құбылыс. Жалған айнымалылар. Тапсырмалар
- •7.Ең жоғарғы пайда болу шарты? -
- •Тақырыбы: Сызықтық регрессия коэффициенттерінің статистикалық мәнділігін бағалау. Тапсырмалар
- •Тапсырмалар
- •9. Баға 1% өзгергенде, сұраныс өзгереді -
- •10.Ұсыныс формуласы - ның баға арқылы өзгеруі? - баға 1% өскенде ұсыныс кемиді
Қалдықтарға график арқылы анализ жасауды қолданады
– өсі бойынша
- пен
немесе
салынғанда ені бірдей бір жолақтың ішінде жатса онда
алынады, яғни гетероскедастика жоқ.
Спирменнің рангілік корреляциясы
Егер
– Стьюдент үлестірімі.
– бостандық көрсеткіші. Егер статистикалық
;
яғни гетероскедастика жоқ.
Парк әдісінде:
анықтау үшін
- нің орнына
– функциялық байланысын ұсынған. Логарифмдесе төмендегідей өрнек шығады.
,
мұндағы
-
дың орнына
алынады.
Парк критериінің схемасы:
теңдеуін құру
– әрбір тәжірибе үшін анықталуы керек
; мұндағы
регрессиясы құрылады
коэффициентінің мағыналығы осы
– статистикамен тексеріледі. Егер
– статистикалық тұрғыдан маңызды болса, онда
және
арасында байланыс бар; яғни гетеростатикалық
– белгі бар.
Гольдфелд–Квандт тестісінің схемасы:
– тәжірибе бойынша тізбектеледі.
үш 1) –ға шейін; 2) дан соңғы –ға шейін, яғни
; 3) соңғы мәндер
бөлімдерге бөлінеді.
Егер
Егер
болса, онда гетероскедастикалық
белгі бар.
Уайт әдісі бойынша
Қалдықтар
квадратының регрессия теңдеуі
(
–
кездейсоқ мүше) құрылып,
бағаланады. Егер
болса, онда гетероскедастикалық белгі
жоқ, яғни регрессиялық теңдеу мағынасыз.
Өлшеулі Е.К.К. (взвешанный МНК) әдісі.
Гетероскедастикалық
белгі бар екені белгілі болса, онда
модельді құрудың басқа түрін қарастыру
керектігі шығады. Егер әрбір тәжірибе
үшін
пен
белгілі болса
Кезкелген екі бақылаудың мәндерін
–ге бөліп, кіші дисперсияға кіші өлшем, үлкен дисперсияға үлкен өлшем беріледі.
Осылайша түрлендірілген мәндер үшін Е.К.К. әдісімен регрессия теңдеуі (бос мүшесіз) құрылады. Мұндағы коэффициенті сапалық баға берілген, өлшенілген болғандықтан бұл әдіс өлшеулі Е.К.К. әдісі деп аталады.
7.
Спирмен және Кендалл рангілік корреляция
тесті бойынша
-тердің
саны өскен сайын дисперсиялары не өседі,
не кемиді деп үйғарылады.
1) Спирмен тесті:
а)
,
мұндағы
-
және
рангілерінің айырымы,
-
көрсеткіштер саны;
б)
Стьюденттің
статистикасы
бойынша
есептелінеді;
в)
егер
болса гетероскедастика жоқ деген болжам
теріске шығады.
2) Кендалл тесті бойынша сәйкесінше зерттеледі.
Мысалы - бір жанға шаққандағы ішкі өнім көлемі, - өндірістің бір жанға шаққандағы өнім көлемі 17 елде төмендегі кестемен берілген.
х |
3 |
6 |
7 |
9 |
13 |
15 |
18 |
21 |
22 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
35 |
37 |
44 |
у |
18 |
27 |
18 |
45 |
55 |
68 |
51 |
84 |
85 |
100 |
63 |
130 |
135 |
60 |
70 |
80 |
180 |
ЕКК
әдісімен
регрессия теңдеуі құрастырылды.
Гетероскедастилықты зерртеу керек.
Шешуі Спирмен рангілік корреляциясын қолданамыз.
х-ранг |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
|
3,6 |
3,3 |
15,2 |
5,5 |
4,2 |
11,4 |
14,4 |
9,8 |
4,9 |
17,1 |
22,8 |
41,2 |
43,3 |
34,5 |
45 |
41 |
38,7 |
ранг |
2 |
1 |
9 |
4 |
3 |
7 |
8 |
6 |
5 |
10 |
11 |
15 |
16 |
12 |
17 |
14 |
13 |
а)
б)
в)
,
болғандықтан гетероскедастикалық жоқ деген болжам теріске шығады.