Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Статистические методы прогнозирования. Учебное пособие
.pdf
7. t-критерий Стьюдента для оценки значимости коэффициента
корреляции.
8. Оценка значимости модели по F-критерию Фишера.
9. Прогнозирование по модели парной линейной регрессии.
10. Оценка адекватности линейной парной регрессии.
Задачи для практических занятий
Задача 10.1
Рассчитайте t-критерий Стьюдента для параметра a0
уравнения парной регрессии, равного 15,4, если известно, что число узловых
точек равно 10, среднее квадратическое отклонение факторного признака –
3,16; остаточная дисперсия результативного признака – 5,7, общая дисперсия –
12,4.
Задача 10.2 Рассчитайте t-критерий Стьюдента для параметра a
1
уравнения парной регрессии, равного 0,4, если известно, что число узловых
точек равно 12, среднее квадратическое отклонение факторного признака –
2,76; общая дисперсия результативного признака – 6,2, остаточная дисперсия –
1,8.
Задача 10.3 Рассчитайте t-критерий Стьюдента для параметра a
1
уравнения парной регрессии, равного 1,4, если известно, что
число наблюдений равно 12, среднее квадратическое отклонение факторного
признака – 4,6; общая дисперсия результативного признака – 5,7, остаточная
дисперсия – 1,4. Дайте характеристику значимости параметра.
161
Тестовые задания
1.
Метод научного предвидения, основанный на теоретических
закономерностях и причинно-следственных, связях называется:
предвидение;
а)
прогноз;
б)
в)
гипотеза;
предсказание;
г)
2.
Необходимость взаимосвязанности и соподчиненности прогнозов объекта
прогнозирования и прогнозного фона и их элементов с учетом обратных связей
определяет принцип ___________ прогнозирования:
согласованности;
а)
б)
системности;
поливариантности;
в)
г)
непрерывности;
адекватности.
д)
3. Обобщение и систематизация информации, построение рядов показателей
для выявления тенденций развития объекта прогнозирования и прогнозного
фона, разработка моделей и методов их прогнозирования; качественная и
количественная оценка сложившихся в прошлом закономерностей
осуществляется на этапе:
а)
прогнозной ориентации;
прогнозной ретроспекции;
б)
прогнозного диагноза;
в)
г)
прогнозной проспекции;
верификации прогноза;
д)
е)
корректировки прогноза.
4. __________ информация добывается путем непосредственного наблюдения,
регистрации, т.е. прямого сбора и восприятия данных:
а)
Управляющая;
б)
Осведомляющая;
Полезная;
в)
г)
Избыточная;
Ложная;
д)
е)
Семантическая;
162
ж) Первичная.
Для оценки согласованности мнений экспертов используется метод:
5.
самооценки;
а)
взаимооценки;
б)
Дельфи;
в)
ранговой корреляции;
г)
д)
оценка ранее выполненных прогнозов;
независимой экспертизы;
е)
Модель адаптивного прогнозирования, в основе которой лежит
6.
исследование многомерных временных рядов, называется:
а) модель экспоненциальных трендов;
б) адаптивная модель гистограммы;
в) модель авторегрессии с переменными коэффициентами;
г) адаптивная нелинейная модель;
д) адаптивный корреляционный анализ;
е) адаптивная множественная регрессия.
7.
Сущность адаптивных методов прогнозирования заключается в:
корректировке параметров уравнения с учетом влияний факторов
е)
циклического воздействия;
ж)
адаптации модели к интуитивным ожиданиям исследователя;
корректировке математической модели с учетом изменений влияния
з)
эволюционных факторов развития процесса в текущий момент времени;
и)
построении математической модели прогнозирования, учитывающей
выявленные закономерности развития процесса в ретроспективном временном
интервале.
Уравнение вида
8.
параболический тренд;
а)
линейный тренд;
б)
yabt
i
выражает:
в)
экспоненциальный тренд;
гиперболический тренд;
г)
д)
логарифмический тренд;
логистический тренд.
е)
9. На рисунке изображен процесс, который содержит:
163
а) пилообразную колеблемость;
долгопериодические циклы колебаний;
б)
случайно распределенную во времени колеблемость;
в)
интерференцию колебаний;
г)
линейный тренд.
д)
6
5
4
3
2
1
0
024681012
10. Уравнение Фурье для одной гармоники имеет вид:
а) cos sin ;
yaa tb t
01 1
t
nn
б) cos sin ;
ya a t b t
tiiii
в) cos sin cos 2 sin 2 ;
yaa tb ta tb t
t
г) cos sin cos 3 sin 3 .
yaa tb ta tb t
t
0
11
ii
01 1 2 2
0112 2
164
Библиографический список:
1. ЭБС «Znanium»: Аттетков, А. В. Методы оптимизации: Учебное пособие /
А.В. Аттетков, В.С. Зарубин, А.Н. Канатников. – М.: ИЦ РИОР: НИЦ ИнфраМ, 2013. – 270 с.
2. ЭБС «Znanium»: Айвазян, С. А. Методы эконометрики: Учебник / С.А.
Айвазян; Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова (МШЭ). –
М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010. – 512 с.
3. ЭБС «Znanium»: Бережная, Е. В. Методы и модели принятия
управленческих решений: Учебное пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной.
– М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. – 384 с.
4. ЭБС «Znanium»: Бирюкова, Л. Г. Теория вероятностей и математическая
статистика: Учебное пособие / Бирюкова Л.Г., Бобрик Г.И., Матвеев В.И., - 2е изд. – М.:НИЦ ИНФРА-М, 2017. – 289 с.
5. ЭБС «Znanium»: Земедлина, Е. А. Статистика: Учебное пособие для
средних специальных учебных заведений / Е.А. Земедлина. – М.: ИЦ РИОР:
НИЦ ИНФРА-М, 2014. – 160 с.
6. ЭБС «Znanium»: Иода, Е. В. Статистика: Учебное пособие / Е.В. Иода. –
М.: Вузовский учебник: НИЦ Инфра-М, 2012. – 303 с.
7. ЭБС «Znanium»: Карманов, Ф. И. Статистические методы обработки
экспериментальных данных с использованием пакета MathCad: Учебное
пособие / Ф.И. Карманов, В.А. Острейковский – М.: КУРС, НИЦ ИНФРА-М,
2015. – 208 с.
8. ЭБС «Znanium»: Ниворожкина, Л. И. Статистические методы анализа
данных: Учебник / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский, А.А. Рудяга [и
др.]; под общ. ред. д-ра экон. наук, проф. Л.И. Ниворожкиной. – М.: РИОР:
ИНФРА-М, 2016. – 333 с.
9. ЭБС «Znanium»: Ниворожкина, Л. И. Многомерные статистические
методы в экономике: Учебник. – М.: РИОР: ИНФРА-М, 2017. – 203 с.
10. ЭБС «Znanium»: Орехов, A. М. Методы экономических исследований:
Учеб. пособие / А.М. Орехов; Российский университет дружбы народов. –
М.: ИНФРА-М, 2006. – 392 с.
11. ЭБС «Znanium»: Павлов, С В. Теория вероятностей и математическая
статистика: Учебное пособие / С.В. Павлов. – М.: ИЦ РИОР: ИНФРА-М,
2010. – 186 с.
12. ЭБС «Znanium»: Сергеева, И. И. Статистика: Учебник / И.И. Сергеева,
Т.А. Чекулина, С.А. Тимофеева. – 2-e изд., испр. и доп. - М.: ИД ФОРУМ:
НИЦ ИНФРА-М, 2013. – 304 с.
165
13. ЭБС «Znanium»: Шумак, О. А. Статистика: Учебное пособие / О.А.
Шумак, А.В. Гераськин. – М.: ИЦ РИОР: НИЦ Инфра-М, 2012. – 311 с.
14. ЭБС «Znanium»: Уткин, В. Б. Эконометрика / Уткин В.Б., – 2-е изд. - М.:
Дашков и К, 2017. – 564 с.
15. ЭБС «Znanium»: Хуснудинов, Р. Ш. Математическая статистика: Учебное
пособие / Р.Ш. Хуснутдинов. – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015.– 205 с.
Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО (периодическое
16.
издание).
17.
Вопросы статистики (периодическое издание).
166
УЧЕБНОЕ ИЗДАНИЕ
Громов Е. И., Григорьева О. П., Скр
ипниченко Ю. С.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
Подписано в печать 14.12.2020.
1
Формат 60х84
/16. Бумага офсетная. Гарнитура «Times New Roman».
Усл. печ. л. 9,77. Тираж 500 экз. Заказ № 59.
Издательство Ставропольского государственного аграрного университета «АГРУС»,
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина,15. Тел/факс: (8652) 35-06-94. E-mail: agrus2007@mail.ru
Отпечатано с готового оригинал-макета
в типографии издательско-полиграфического комплекса СтГАУ «АГРУС», г. Ставрополь, ул. Пушкина, 15.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]