- •Введение
- •Основные этапы эконометрического исследования:
- •Основные типы моделей:
- •Тема 1. Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Вероятностный эксперимент, событие, вероятность.
- •1.2. Случайные величины
- •1.3. Числовые характеристики св
- •Свойства математического ожидания:
- •Свойства дисперсии:
- •1.4. Законы распределений св
- •1. Закон равномерного распределения вероятностей
- •2. Нормальный закон распределения
- •3. Распределение
- •4. Распределение Стьюдента(t – распределение)
- •5. Распределение Фишера (f – распределение)
- •( Число степеней свободы)
- •Тема 2. Базовые понятия статистики.
- •2.1. Выборка и генеральная совокупность
- •2.2. Способы представления и обработки экономических данных
- •2.3. Статистические оценки параметров распределения
- •2.4. Статистическая проверка гипотез
- •Тема 3. Соотношения между экономическими переменными. Линейная связь. Корреляция
- •3.1. Коэффициент линейной корреляции
- •3.2. Оценка значимости (достоверности) коэффициента корреляции
- •Тема 4. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов
- •Тема 5. Оценка качества полученного уравнения (верификация)
- •5.1. Оценка общего качества уравнения регрессии
- •5.2. Оценка существенности параметров линейной регрессии и всего уравнения в целом
- •5.2.1. Анализ статистической значимости коэффициентов линейной регрессии
- •5.2.2. Анализ статистической значимости уравнения в целом. Распределение Фишера в регрессионном анализе
- •5.3. Проверка предпосылок, лежащих в основе мнк
- •5.3.1. Проверка первой предпосылки мнк
- •5.3.2. Проверка второй предпосылки мнк
- •5.3.3. Автокорреляция ошибок. Статистика Дарбина-Уотсона
- •Методы устранения автокорреляции. Авторегрессионное преобразование
- •5.3.4. Проверка гомоскедастичности дисперсии ошибок
- •Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •Тема 6. Множественная корреляция и линейная регрессия
- •6.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
- •6.2. Метод наименьших квадратов (мнк)
- •6.3. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии
- •Тема 7. Прогнозирование
- •7.1. Оценка прогнозных качеств модели
- •7.2. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии
- •Тема 8. Нелинейные модели регрессии. Простейшие методы линеаризации
- •Тема 9. Фиктивные переменные в регрессионных моделях
- •Тема 10. Системы эконометрических уравнений
- •10.1. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •10.2. Структурная и приведенная формы модели
- •10.3. Проблема идентификации
- •Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк);
- •Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк);
- •Тема 11. Временные ряды в эконометрических исследованиях в.1. Выявление структуры временного ряда
3. Распределение
(или распределение Пирсона) имеет сумма квадратов n независимых СВ (имеющих стандартное нормальное распределение):.
Стандартная нормально распределенная СВ .
Число степеней свободы СВ равно n .
Число степеней свободы равно числу СВ, её составляющих, уменьшенному на число линейных связей между ними. определяется одним числом – числом степеней свободы ().
График плотности вероятности СВ, имеющей -распределение лежит только в первой координатной четверти и имеет асимметричный вид с вытянутым правым «хвостом». Однако с увеличением числа степеней свободы распределение приближается к нормальному.
Распределение применяется для нахождения интервальных оценок и проверки статистических гипотез. При этом используется таблица критических точек - распределения. |
4. Распределение Стьюдента(t – распределение)
Пусть СВ , СВ- независимая отZ величина, имеющая распределение .
Тогда величина имеетраспределение Стьюдента (t – распределение) с n степенями свободы (записывают T ~ ).
Распределение Стьюдента определяется только одним параметром n – числом степеней свободы.
|
График функции плотности вероятности распределения Стьюдента имеет симметричный относительно оси ординат колоколообразный вид. При увеличении числа степеней свободы распределение приближается к стандартизированному нормальному. При распределение Стьюдента практически можно заменить нормальным распределением. t – распределение применяется для нахождения интервальных оценок, а также при проверке статистических гипотез. При этом используется таблица критических точек распределения Стьюдента. |
5. Распределение Фишера (f – распределение)
Пусть V и W – независимые СВ, имеющие - распределение (V ~ ,W ~). Тогда СВ имеет распределение Фишера (F – распределение) со степенями свободы m и n (записывают F~. Оно определяется двумя параметрами m и n. При больших m и n оно приближается к нормальному. А также .
|
Таблица критических значений t-критерия Стьюдента
( Число степеней свободы)
Уровень значимости- |
Уровень значимости- | ||||||||
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,001 |
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,001 | ||
1 |
6,314 |
12,71 |
63,657 |
636,62 |
23 |
1,714 |
2,069 |
2,807 |
3,768 |
2 |
2,920 |
4,303 |
9,925 |
31,599 |
24 |
1,711 |
2,064 |
2,797 |
3,745 |
3 |
2,353 |
3,182 |
5,841 |
12,924 |
25 |
1,708 |
2,060 |
2,787 |
3,725 |
4 |
2,132 |
2,776 |
4,604 |
8,610 |
26 |
1,706 |
2,056 |
2,779 |
3,707 |
5 |
2,015 |
2,571 |
4,032 |
6,869 |
27 |
1,703 |
2,052 |
2,771 |
3,690 |
6 |
1,943 |
2,447 |
3,707 |
5,959 |
28 |
1,701 |
2,048 |
2,763 |
3,674 |
7 |
1,895 |
2,365 |
3,499 |
5,408 |
29 |
1,699 |
2,045 |
2,756 |
3,656 |
8 |
1,860 |
2,306 |
3,355 |
5,040 |
30 |
1,697 |
2,042 |
2,750 |
3,646 |
9 |
1,833 |
2,262 |
3,250 |
4,781 |
35 |
1,689 |
2,031 |
2,726 |
3,598 |
10 |
1,812 |
2,228 |
3,169 |
4,587 |
40 |
1,684 |
2,021 |
2,704 |
3,554 |
11 |
1,796 |
2,201 |
3,106 |
4,437 |
45 |
1,680 |
2,014 |
2,690 |
3,527 |
12 |
1,782 |
2,179 |
3,055 |
4,318 |
50 |
1,676 |
2,009 |
2,678 |
3,505 |
13 |
1,771 |
2,160 |
3,012 |
4,221 |
60 |
1,670 |
2,000 |
2,660 |
3,505 |
14 |
1,761 |
2,145 |
2,977 |
4,140 |
70 |
1,664 |
1,994 |
2,649 |
3,458 |
15 |
1,753 |
2,131 |
2,947 |
4,073 |
80 |
1,662 |
1,990 |
2,639 |
3,416 |
16 |
1,746 |
2,120 |
2,921 |
4,015 |
90 |
1,661 |
1,987 |
2,632 |
3,402 |
17 |
1,740 |
2,110 |
2,898 |
3,965 |
100 |
1,660 |
1,984 |
2,626 |
3,391 |
18 |
1,734 |
2,101 |
2,878 |
3,922 |
120 |
1,658 |
1,980 |
2,617 |
3,373 |
19 |
1,729 |
2,093 |
2,861 |
3,883 |
150 |
1,656 |
1,978 |
2,612 |
3,359 |
20 |
1,725 |
2,086 |
2,845 |
3,850 |
200 |
1,653 |
1,972 |
2,501 |
3,340 |
21 |
1,721 |
2,080 |
2,831 |
3,819 |
500 |
1,648 |
1,965 |
2,586 |
3,210 |
22 |
1,717 |
2,074 |
2,819 |
3,792 |
1,645 |
1,960 |
2,580 |
3,291 |
Таблица значений -критерия Фишера при уровне значимости
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
8 |
12 |
24 | |
1 |
161,5 |
199,5 |
215,7 |
224,6 |
230,2 |
233,9 |
238,9 |
243,9 |
249,0 |
254,3 |
2 |
18,51 |
19,00 |
19,16 |
19,25 |
19,30 |
19,33 |
19,37 |
19,41 |
19,45 |
19,50 |
3 |
10,13 |
9,55 |
9,28 |
9,12 |
9,01 |
8,94 |
8,84 |
8,74 |
8,64 |
8,53 |
4 |
7,71 |
6,94 |
6,59 |
6,39 |
6,26 |
6,16 |
6,04 |
5,91 |
5,77 |
5,63 |
5 |
6,61 |
5,79 |
5,41 |
5,19 |
5,05 |
4,95 |
4,82 |
4,68 |
4,53 |
4,36 |
6 |
5,99 |
5,14 |
4,76 |
4,53 |
4,39 |
4,28 |
4,15 |
4,00 |
3,84 |
3,67 |
7 |
5,59 |
4,74 |
4,35 |
4,12 |
3,97 |
3,87 |
3,73 |
3,57 |
3,41 |
3,23 |
8 |
5,32 |
4,46 |
4,07 |
3,84 |
3,69 |
3,58 |
3,44 |
3,28 |
3,12 |
2,93 |
9 |
5,12 |
4,26 |
3,86 |
3,63 |
3,48 |
3,37 |
3,23 |
3,07 |
2,90 |
2,71 |
10 |
4,96 |
4,10 |
3,71 |
3,48 |
3,33 |
3,22 |
3,07 |
2,91 |
2,74 |
2,54 |
11 |
4,84 |
3,98 |
3,59 |
3,36 |
3,20 |
3,09 |
2,95 |
2,79 |
2,61 |
2,40 |
12 |
4,75 |
3,88 |
3,49 |
3,26 |
3,11 |
3,00 |
2,85 |
2,69 |
2,50 |
2,30 |
13 |
4,67 |
3,80 |
3,41 |
3,18 |
3,02 |
2,92 |
2,77 |
2,60 |
2,42 |
2,21 |
14 |
4,60 |
3,74 |
3,34 |
3,11 |
2,96 |
2,85 |
2,70 |
2,53 |
2,35 |
2,13 |
15 |
4,54 |
3,68 |
3,29 |
3,06 |
2,90 |
2,79 |
2,64 |
2,48 |
2,29 |
2,07 |
16 |
4,49 |
3,63 |
3,24 |
3,01 |
2,85 |
2,74 |
2,59 |
2,42 |
2,24 |
2,01 |
17 |
4,45 |
3,59 |
3,20 |
2,96 |
2,81 |
2,70 |
2,55 |
2,38 |
2,19 |
1,96 |
18 |
4,41 |
3,55 |
3,16 |
2,93 |
2,77 |
2,66 |
2,51 |
2,34 |
2,15 |
1,92 |
19 |
4,38 |
3,52 |
3,13 |
2,90 |
2,74 |
2,63 |
2,48 |
2,31 |
2,11 |
1,88 |
20 |
4,35 |
3,49 |
3,10 |
2,87 |
2,71 |
2,60 |
2,45 |
2,28 |
2,08 |
1,84 |
21 |
4,32 |
3,47 |
3,07 |
2,84 |
2,68 |
2,57 |
2,42 |
2,25 |
2,05 |
1,81 |
22 |
4,30 |
3,44 |
3,05 |
2,82 |
2,66 |
2,55 |
2,40 |
2,23 |
2,03 |
1,78 |
23 |
4,28 |
3,42 |
3,03 |
2,80 |
2,64 |
2,53 |
2,38 |
2,20 |
2,00 |
1,76 |
24 |
4,26 |
3,40 |
3,01 |
2,78 |
2,62 |
2,51 |
2,36 |
2,18 |
1,98 |
1,73 |
25 |
4,24 |
3,38 |
2,99 |
2,76 |
2,60 |
2,49 |
2,34 |
2,16 |
1,96 |
1,71 |
26 |
4,22 |
3,37 |
2,98 |
2,74 |
2,59 |
2,47 |
2,32 |
2,15 |
1,95 |
1,69 |
27 |
4,21 |
3,35 |
2,96 |
2,73 |
2,57 |
2,46 |
2,30 |
2,13 |
1,93 |
1,67 |
28 |
4,20 |
3,34 |
2,95 |
2,71 |
2,56 |
2,44 |
2,29 |
2,12 |
1,91 |
1,65 |
29 |
4,18 |
3,33 |
2,93 |
2,70 |
2,54 |
2,43 |
2,28 |
2,10 |
1,90 |
1,64 |
30 |
4,17 |
3,32 |
2,92 |
2,69 |
2,53 |
2,42 |
2,27 |
2,09 |
1,89 |
1,62 |
35 |
4,12 |
3,26 |
2,87 |
2,64 |
2,48 |
2,37 |
2,22 |
2,04 |
1,83 |
1,57 |
40 |
4,08 |
3,23 |
2,84 |
2,61 |
2,45 |
2,34 |
2,18 |
2,00 |
1,79 |
1,51 |
45 |
4,06 |
3,21 |
2,81 |
2,58 |
2,42 |
2,31 |
2,15 |
1,97 |
1,76 |
1,48 |
50 |
4,03 |
3,18 |
2,79 |
2,56 |
2,40 |
2,29 |
2,13 |
1,95 |
1,74 |
1,44 |
60 |
4,00 |
3,15 |
2,76 |
2,52 |
2,37 |
2,25 |
2,10 |
1,92 |
1,70 |
1,39 |
70 |
3,98 |
3,13 |
2,74 |
2,50 |
2,35 |
2,23 |
2,07 |
1,89 |
1,67 |
1,35 |
80 |
3,96 |
3,11 |
2,72 |
2,49 |
2,33 |
2,21 |
2,06 |
1,88 |
1,65 |
1,31 |
90 |
3,95 |
3,10 |
2,71 |
2,47 |
2,32 |
2,20 |
2,04 |
1,86 |
1,64 |
1,28 |
100 |
3,94 |
3,09 |
2,70 |
2,46 |
2,30 |
2,19 |
2,03 |
1,85 |
1,63 |
1,26 |
125 |
3,92 |
3,07 |
2,68 |
2,44 |
2,29 |
2,17 |
2,01 |
1,83 |
1,60 |
1,21 |
150 |
3,90 |
3,06 |
2,66 |
2,43 |
2,27 |
2,16 |
2,00 |
1,82 |
1,59 |
1,18 |
200 |
3,89 |
3,04 |
2,65 |
2,42 |
2,26 |
2,14 |
1,98 |
1,80 |
1,57 |
1,14 |
300 |
3,87 |
3,03 |
2,64 |
2,41 |
2,25 |
2,13 |
1,97 |
1,79 |
1,55 |
1,10 |
400 |
3,86 |
3,02 |
2,63 |
2,40 |
2,24 |
2,12 |
1,96 |
1,78 |
1,54 |
1,07 |
500 |
3,86 |
3,01 |
2,62 |
2,39 |
2,23 |
2,11 |
1,96 |
1,77 |
1,54 |
1,06 |
1000 |
3,85 |
3,00 |
2,61 |
2,38 |
2,22 |
2,10 |
1,95 |
1,76 |
1,53 |
1,03 |
3,84 |
2,99 |
2,60 |
2,37 |
2,21 |
2,09 |
1,94 |
1,75 |
1,52 |
1 |