Контрольная работа: Прогнозирование на основе регрессионных моделей

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6203

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03102

------------------------------------------------------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

lnud1 | 11.2229 1.982717 5.66 0.000 7.057366 15.38843

_cons | -1.038311 .2443161 -4.25 0.000 -1.5516 -.5250216

------------------------------------------------------------------------------

Durbin-Watson Statistic = 2.460766

Проверка на автокорреляцию дает удовлетворительное значение статистики Дарбина-Уотсона 2,46 (автокорреляция отсутствует), так как , где (табличное значение). Это означает, что ошибки независимы между собой.

Построим график остатков регрессии от оцененной зависимой переменной:

. fit sst lnud1

Source | SS df MS Number of obs = 20

-------------+------------------------------ F( 1, 18) = 32.04

Model | .030830369 1 .030830369 Prob > F = 0.0000

Residual | .017320581 18 .000962254 R-squared = 0.6403

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6203

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03102

------------------------------------------------------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

lnud1 | 11.2229 1.982717 5.66 0.000 7.057366 15.38843

_cons | -1.038311 .2443161 -4.25 0.000 -1.5516 -.5250216

------------------------------------------------------------------------------

. rvfplot, c(m)

Можно предположить наличие гетероскедастичноти, поскольку разброс значений остатков увеличивается с ростом значений себестоимости молока. Проверим этот факт с помощью теста Бреуша-Пагана:

. hettest

Cook-Weisberg test for heteroskedasticity using fitted values of sst