Т.к. коэффициента корреляции , то найденное нами значение коэффициента корреляции 0,6568 > 0 и имеет место прямой зависимости между переменной y ( t ) и t .

д) Определим точность аппроксимации

:

По таблице распределения Стьюдента по значению степеней свободы равной 10-ти и значении определим теоретическое значение . Т.к. , то ошибка аппроксимации отсутствует.

е) Найдем значение d-критерия автокорреляцию с помощью метода Дарбина-Уотсона:

,

таким образом, автокорреляция остатков отсутствует.

Вывод

В результате контрольной работы мы выровняли динамический ряд по линейной зависимости, определили неизвестные параметры а и в , корреляционное отношение критерий автокорреляции и точность аппроксимации. В нашей модели отсутствует автокорреляция остатков. Поэтому регрессионная модель имеет высокий уровень адекватности и является наиболее правильной спецификацией парной регрессии заданной выборкой.