- •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
10 Сабақ
Тақырыбы: Детерминация коэффициенті
Міндеті: Экономикалық көрсеткіштер , -дің сан шамалары да әртүрлі, сәйкес көрсеткіштер ( мысалы, мен ) арасында да белгілі әдістермен байланыстыратын айқындай алмайтын жағдайлар да кездеседі. Мұндай жағдайда регрессивті – корреляциялық талдауды, корреляциялық коэффициентті пайдалануға тура келеді.
Мақсаты: Бөлек-бөлек жиынтықтарының орта мәндері арқылы анықтауға болатын екі экономикалық айнымалылар арасындағы байланыстың сызықтық регрессивті – корреляциялық моделін ЕКК әдісі бойынша құрып, зерттеу.
Тапсырма: кесте бойынша:
1. Сызықтық корреляциялық теңдеу құру:
, мұндағы - жалпы жиындардың таңдамалы орталары; - таңдамалы орта квадрат ауытқулары; - таңдамалы корреляция коэффициенті.
2. Байланыс тығыздығын және арқылы бағалау.
3. Корреляциялық модельдің статистикалық сенімділігін Фишірдің F-критерийі арқылы бағалау.
Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
1. ; .
2. , , , .
3. , - орта квадрат ауытқу
4. , 1) ;2) және бірге неғұрлым жақын болған сайын айнымалылар арасындағы байланыс соғырлым жақын болады. Бірақ, нольге жақын болғандығы байланыстары жоқ дей алмайды.
5.Сызықтық функциясын таңдап алу сапасын арқылы зерттеуге болады. , ал - модельде қарастырылмаған факторладың әсерін көрсетеді.
6. Фишердің F-критерийі: .
Fфак.> Fтабл болса, онда теңдеу мағыналы.
Варианттар
1.
у х |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
40 |
ny |
5 |
4 |
2 |
|
|
|
|
6 |
10 |
|
6 |
4 |
|
|
|
10 |
15 |
|
|
6 |
45 |
2 |
|
53 |
20 |
|
|
2 |
8 |
6 |
|
16 |
25 |
|
|
|
4 |
7 |
4 |
15 |
nx |
4 |
8 |
12 |
57 |
15 |
4 |
n=100 |
2.
у х |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
ny |
6 |
2 |
4 |
|
|
|
|
6 |
12 |
|
3 |
7 |
|
|
|
10 |
16 |
|
|
5 |
30 |
10 |
|
45 |
20 |
|
|
7 |
10 |
8 |
|
25 |
24 |
|
|
|
5 |
6 |
3 |
14 |
nx |
2 |
7 |
19 |
45 |
24 |
3 |
n=100 |
3.
у х |
2 |
7 |
12 |
17 |
22 |
27 |
ny |
10 |
2 |
4 |
|
|
|
|
6 |
20 |
|
6 |
2 |
|
|
|
8 |
30 |
|
|
3 |
50 |
2 |
|
55 |
40 |
|
|
1 |
10 |
6 |
|
17 |
50 |
|
|
|
4 |
7 |
3 |
14 |
nx |
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
n=100 |
4.
у х |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
ny |
6 |
4 |
2 |
|
|
|
|
6 |
12 |
|
6 |
2 |
|
|
|
8 |
18 |
|
|
5 |
40 |
5 |
|
50 |
24 |
|
|
2 |
8 |
7 |
|
17 |
30 |
|
|
|
4 |
7 |
8 |
19 |
nx |
4 |
8 |
9 |
52 |
19 |
8 |
n=100 |
5.
у х |
4 |
9 |
14 |
19 |
24 |
29 |
ny |
8 |
3 |
3 |
|
|
|
|
6 |
18 |
|
5 |
4 |
|
|
|
9 |
28 |
|
|
40 |
2 |
8 |
|
50 |
38 |
|
|
5 |
10 |
6 |
|
21 |
48 |
|
|
|
4 |
7 |
3 |
14 |
nx |
3 |
8 |
49 |
16 |
21 |
3 |
n=100 |
6.
у х |
4 |
9 |
14 |
19 |
24 |
29 |
ny |
10 |
2 |
3 |
|
|
|
|
5 |
20 |
|
7 |
3 |
|
|
|
10 |
30 |
|
|
2 |
50 |
2 |
|
54 |
40 |
|
|
1 |
10 |
6 |
|
17 |
50 |
|
|
|
4 |
7 |
3 |
14 |
nx |
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
n=100 |
7.
у х |
11 |
16 |
21 |
26 |
31 |
36 |
ny |
25 |
2 |
4 |
|
|
|
|
6 |
35 |
|
6 |
3 |
|
|
|
9 |
45 |
|
|
6 |
45 |
4 |
|
55 |
55 |
|
|
2 |
8 |
6 |
|
16 |
65 |
|
|
|
4 |
7 |
8 |
14 |
nx |
2 |
10 |
11 |
57 |
17 |
3 |
n=100 |
8.
у х |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
ny |
20 |
1 |
5 |
|
|
|
|
6 |
30 |
|
5 |
3 |
|
|
|
8 |
40 |
|
|
9 |
40 |
2 |
|
51 |
50 |
|
|
4 |
11 |
6 |
|
21 |
60 |
|
|
|
4 |
7 |
3 |
14 |
nx |
1 |
10 |
16 |
55 |
15 |
3 |
n=100 |
9.
у х |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
ny |
6 |
2 |
4 |
|
|
|
|
6 |
12 |
|
3 |
7 |
|
|
|
10 |
16 |
|
|
5 |
30 |
10 |
|
45 |
20 |
|
|
7 |
10 |
8 |
|
25 |
24 |
|
|
|
5 |
6 |
3 |
14 |
nx |
2 |
7 |
19 |
45 |
24 |
3 |
n=100 |
10.
у х |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
ny |
6 |
4 |
2 |
|
|
|
|
6 |
12 |
|
6 |
2 |
|
|
|
8 |
18 |
|
|
5 |
40 |
5 |
|
50 |
24 |
|
|
2 |
8 |
7 |
|
17 |
30 |
|
|
|
4 |
7 |
8 |
19 |
nx |
4 |
8 |
9 |
52 |
19 |
8 |
n=100 |