- •1. Ancova - модель з однією кількісною та однією якісною змінною, яка має дві альтернативи.
- •2. Ancova - модель з однією кількісною та однією якісною змінною, яка має три альтернативи.
- •3. Авторегресійні моделі. Модель адаптивних очікувань.
- •4. Авторегресійні моделі. Модель часткових пристосувань.
- •5. Визначення коефіцієнта детермінації для багатофакторної лінійної регресії, оцінка його статистичної значущості.
- •6. Визначення коефіцієнта детермінації для парної лінійної регресії.
- •7. Використання Dummy-змінних у сезонному аналізі.
- •8. Виявлення автокореляції за допомогою графічного методу, методу рядів.
- •9. Виявлення гетероскедастичності (графічний аналіз залишків, тест рангової кореляції Спірмена).
- •Визначається коефіцієнт рангової кореляції: (1)
- •10. Дайте означення дисперсії вв.
- •11. Дайте означення закону розподілу дискретної вв. Яким чином можна його задати?
- •12. Дайте означення коваріації.
- •13. Дайте означення середнього квадратичного відхилення вв.
- •14. Дайте означення та перелічите основні властивості математичного сподівання вв.
- •15. Дайте означення функції розподілу вв.
- •16. Дайте означення функції щільності ймовірності неперервної вв.
- •17. Зв’язок між коефіцієнтом кореляції та коефіцієнтом детермінації.
- •18. Зв’язок між коефіцієнтом кореляції та кутовим коефіцієнтом b1.
- •19. Методи пом’якшення гетероскедастичності.
- •20. Методи усунення автокореляції. Авторегресійне перетворення.
- •21. Методи усунення мультиколінеарності.
- •22. Моделі ancova
- •23. Моделі anova.
- •24. Наведіть формули для розрахунків коефіцієнтів емпіричного парного лінійного рівняння регресії за мнк.
- •25. Нелінійні моделі та їх лінеаризація. Приклади використання в економіці.
- •26. Об'єкт, предмет та мета економетрії. Основне завдання економетричних досліджень.
- •27. Опишіть процес перевірки адекватності моделі за f-критерієм Фішера.
- •28. Опишіть процес перевірки статистичної значущості коефіцієнта кореляції за допомогою t-теста Стьюдента
- •29. Оцінка дисперсії залишків та дисперсій коефіцієнтів парної регресії.
- •30. Оцінка моделей з лаговими змінними. Метод послідовного збільшення кількості лагів.
- •31. Оцінка моделей з лаговими змінними. Перетворення Койка.
- •32. Оцінка параметрів лінійного рівняння багатофакторної регресії за допомогою мнк.
- •33. Оцінка параметрів парної лінійної регресії за допомогою мнк.
- •34. Перевірка статистичної значущості коефіцієнтів b0 та b1 лінійної регресії за допомогою t-теста Стьюдента.
- •35. Передумови мнк, теорема Гаусса -Маркова.
- •36. Поняття гетероскедастичності та її наслідки.
- •37. Поняття мультиколінеарності та її наслідки.
- •38. Порівняння двох регресійних моделей. Тест Чоу.
- •39. Природа Dummy-змінних.
- •40. Прогнозування за моделлю парної лінійної регресії.
- •41. Суть, причини та наслідки автокореляції.
- •42. Сформулюйте означення багатофакторної лінійної регресії.
- •43. Сформулюйте означення парної лінійної регресії.
- •44. Сформулюйте означення та наведіть формули для розрахунків ssr, sse, sst. Ступені вільності величин ssr, sse, sst.
- •45. Сформулюйте означення функції регресії.
- •46. Теоретичне, емпіричне рівняння багатофакторної регресії.
- •47. Теоретичне, емпіричне рівняння парної лінійної регресії.
- •48. Тестування наявності автокореляції залишків за критерієм Дарбіна-Уотсона.
- •49. Тестування наявності мультиколінеарності. Алгоритм Фаррара-Глобера.
- •50. У чому суть методу найменших квадратів (мнк)?
- •51. Часові ряди. Лагові змінні в економічних моделях.
- •52. Що таке випадкова величина (вв)? Які види вв Вам відомі? Наведіть приклади дискретних та неперервних вв з економіки.
- •53. Що таке генеральна сукупність, вибірка?
- •54. Як визначається і для чого використовується коефіцієнт кореляції?
- •55. Як визначаються інтервали довіри для параметрів , теоретичної лінійної регресії?
- •56. Як за результатами вибірки визначаються: вибіркове середнє, вибіркова дисперсія, вибіркове середнє квадратичне відхилення?
- •57. Як за результатами вибірки визначаються: вибіркові коефіцієнти коваріації та кореляції?
52. Що таке випадкова величина (вв)? Які види вв Вам відомі? Наведіть приклади дискретних та неперервних вв з економіки.
Ймовірністю
події
(
)
називається відношення числа
елементарних подій, які сприяють появі
події
до числа
всіх елементарних подій в умовах даного
експерименту:
(1)
При статистичному визначенні ймовірності події під розуміється кількість спостережень результатів експерименту, у яких подія зустрілася раз.
Випадковою величиною (ВВ) називають величину, що у результаті спостереження приймає те чи інше значення, заздалегідь не відоме і залежне від випадкових обставин. Наприклад, обсяг ВНП, кількість реалізованої продукції, прибуток фірми і т.д.
Розрізняють дискретні і неперервні ВВ. Дискретною називають таку ВВ, що приймає окремі, ізольовані значення з визначеними ймовірностями. Неперервною називають таку ВВ, що може приймати будь-яке значення з деякого кінцевого чи нескінченого числового проміжку. Наприклад, можна вважати, що число покупців у магазині, які побували там протягом дня є дискретною ВВ. Однак більшість ВВ, розглянутих в економіці, мають настільки велике число можливих значень, що їх зручніше представляти у вигляді неперервних ВВ. Наприклад, курси валют, доход, обсяги ВНП, ВВП і т.п. розглядаються, як неперервні ВВ.
Дискретна ВВ задається так званим законом розподілу, який встановлює відповідність між усіма можливими значеннями ВВ і їхніми ймовірностями. Його можна задати табличне, аналітично або графічно.
При
табличному завданні закону розподілу
дискретної ВВ перший рядок таблиці
містить її можливі значення
,
другий – їхні ймовірності
.
Обов'язково
.
Для опису неперервної ВВ використовують або функцію розподілу, або щільність ймовірностей.
Функцією
розподілу
ВВ
називають функцію
,
що визначає ймовірність того, що ВВ
приймає значення менш, ніж
,
тобто
.
Щільністю ймовірності неперервної ВВ називають функцію:
.
(2)
Для
неперервних ВВ найбільш вивчені наступні
закони розподілу: нормального розподілу,
розподілу
,
Стьюдента, Фішера. Для зручності
використання цих законів розроблені
статистичні таблиці.
У багатьох практичних випадках інформація про ВВ, що дає закон розподілу є надмірною. Іноді вигідніше користатися числовими характеристиками ВВ.
53. Що таке генеральна сукупність, вибірка?
Генеральною сукупністю називається безліч усіх можливих значень досліджуваної ВВ при заданих умовах. Вибіркою називають частину генеральної сукупності, яка відібрана для вивчення. Число елементів розглянутої сукупності називається обсягом.
Числовими характеристиками ВВ із вибірки обсягом є:
1. Вибіркове середнє – середнє арифметичне значень вибірки:
(9)
2. Вибіркова дисперсія:
(10)
3. Вибіркове середнє квадратичне відхилення:
(11)
Надалі
будемо позначати
через
,
через
,
через
.
Для
оцінки зв'язку двох ВВ
і
з вибірки обсягом
служать вибіркова
коваріація
і вибірковий
коефіцієнт кореляції
:
(12)
,
(13)
де
.
