Постройте модель авторегрессии.

№кв-ла

Эксп,млрд$

T

1

4087

1

Yt-1

2

4737

2

4087

3

5768

3

4737

4

6005

4

5768

5

5639

5

6005

6

6745

6

5639

7

6311

7

6745

8

7107

8

6311

9

5741

9

7107

10

7087

10

5741

11

7310

11

7087

12

8600

12

7310

13

6975

13

8600

14

6891

14

6975

15

7527

15

6891

16

7971

16

7527

17

5875

17

7971

18

6140

18

5875

19

6248

19

6140

20

6041

20

6248

21

4626

21

6041

22

6501

22

4626

23

6284

23

6501

24

6707

24

6284

Регрессионная статистика

Множественный R

0,244171

R-квадрат

0,059619

Нормированный R-квадрат

0,014839

Стандартная ошибка

Наблюдения

23

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

1453814

1453814

1,33138

0,261523

Остаток

21

22931160

1091960

Итого

22

24384974

Коэф-ы

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

5864,489

479,4054

12,23284

5,1E-11

4867,511

6861,467

4867,511

6861,467

Переменная X 1

37,90217

32,84832

1,153854

0,261523

-30,4096

106,214

-30,4096

106,214

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Y

Остатки

А

1

5940,293

-1853,29

0,453461

2

5978,196

-1241,2

0,262021

3

6016,098

-248,098

0,043013

4

6054

-49

0,00816

5

6091,902

-452,902

0,080316

6

6129,804

615,1957

0,091208

7

6167,707

143,2935

0,022705

8

6205,609

901,3913

0,126831

9

6243,511

-502,511

0,08753

10

6281,413

805,587

0,113671

11

6319,315

990,6848

0,135525

12

6357,217

2242,783

0,260789

13

6395,12

579,8804

0,083137

14

6433,022

457,9783

0,06646

15

6470,924

1056,076

0,140305

16

6508,826

1462,174

0,183437

17

6546,728

-671,728

0,114337

18

6584,63

-444,63

0,072415

19

6622,533

-374,533

0,059944

20

6660,435

-619,435

0,102538

21

6698,337

-2072,34

0,447976

22

6736,239

-235,239

0,036185

23

6774,141

-490,141

0,077998

3,069963

0,133477