Значения критических точек распределения Фишера-Снедекора (F-

Краткий словарь терминов

adjusted - скорректированный коэффициент детерминации

autocorrelation function (ACF) -автокорреляционная функция

autoregressive conditional heteroscedasicity (ARCH) – авторегрессионная модель с

условной гетероскедастичностью

autoregressive model (AR) - авторегрессионная модель

autoregressive integrated moving average model (ARIMA) – интегрированная модель

авторегрессии-скользящего среднего

best linear unbiased estimator (BLUE) – лучшая (эффективная) оценка в классе

линейных несмещенных оценок

binary variable – бинарная переменная (которая может принимать значения 0 и 1)

Box-Jenkins model (ARIMA) – модель Бокса и Дженкинса, интегрированная модель

авторегрессии-скользящего среднего

censored model – модель, основанная на цензурированной выборке, зависимые

переменные ограничиваются некоторым пороговым значением

classical normal regression (CNR) – классическая регрессионная модель, ошибки

которой имеют совместное нормальное распределение

classical regression (CR) - классическая регрессионная модель

coefficient of determination ( - squared) -коэффициент детерминации

conditional distribution – условное распределение

confidence interval – доверительный интервал

consistent estimator – состоятельная оценка

convergence in distribution – конвергенция по распределению

correlation – корреляция

correlation coefficient – коэффициент корреляции

count data – счетные данные

covariance – ковариация

cross-section data – поперечные данные (перекрестные данные) – показатели,

характеризующие разные объекты в фиксированный момент времени (в

пространственных задачах)

density function – функция плотности

dependent variable – зависимая переменная

distributed lags model – модель распределенных лагов

distribution – распределение

dummy variable – фиктивная переменная

duration model – модель «времени жизни»

efficient estimator – эффективная оценка

endogenous variable – эндогенная переменная (переменная, определяемая внутри

модели)

estimator – оценивание

exogenous variable – экзогенная переменная (определяется вне модели)

explanatory variables – объясняющие переменные

exponential smoothing – экспоненциальное сглаживание

fitted value – прогнозное значение

generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model (GARCH) –

обобщенная авторегрессионная условно гетероскедастичная модель

generalized least squares (GLS) estimation – обобщенный метод наименьших

квадратов

goodness-of-fit – качество приближения моделью данных (доброкачественность)

 

hazard rate – интенсивность отказов

heteroscedasticity – гетероскедастичность (непостоянство дисперсии)

homoscedasticity -гомоскедастичность (постоянство дисперсии)

idempotent matrix – идемпотентная матрица

independent variable – независимая переменная

index function – индексная функция

indirect least squares – косвенный метод наименьших квадратов

instrumental variable – инструментальная переменная

intercept – свободный член (точка пересечения)

joint distribution – совместное распределение

kernel estimator – метод оценивания непараметрической регрессии

lag operator – оператор сдвига

lagged variable – запаздывающая переменная

latent variable – скрытая, ненаблюдаемая переменная

law of large numbers – закон больших чисел

likelihood function – функция правдоподобия

linear probability model – линейная модель вероятности

linear regression model – линейная регрессионная модель

logit model – logit-модель, нелинейная модель бинарной зависимой переменной,

основанная на логистическом распределении ошибки

loglikelihood function – логарифм функции правдоподобия

maximum likelihood (ML) – метод максимального правдоподобия

maximum likelihood estimate – оценка максимального правдоподобия

maximum likelihood estimator – оценивание методом максимального правдоподобия

mean – математическое ожидание

mean absolute deviation – среднее абсолютное отклонение

mean absolute percentage error – среднее относительное отклонение

mean squared error – среднеквадратическая ошибка

model for binary choice – модель бинарного выбора

model for multiple choice – модель множественного выбора

model specification – спецификация модели

moving average – скользящее среднее

multicollinearity – мультиколлинеарность

multiple regression model – модель множественной регрессии

normal (Gaussian) distribution – нормальное (гауссовское) распределение

OLS-estimator – оценивание методом наименьших квадратов

omitted variable – пропущенная переменная (не включенная в модель)

ordered data – упорядоченные данные

ordinary least squares (OLS) method – метод наименьших квадратов (МНК)

partial autocorrelation function (PACF) – частная автокорреляционная функция

partial correlation coefficient – частный коэффициент корреляции

probit model – probit-модель, нелинейная модель бинарной зависимой переменной,

основанная на нормальном распределении ошибки

qualitative variable – качественная переменная

random utility model – модель случайной полезности

random walk – случайное блуждaние

ranking variable – ординальная, порядковая, ранговая переменная

reduced form of the model – приведенная (или прогнозная) форма модели

residuals – остатки

restricted regression – регрессия с ограничениями на параметры

sample – выборка

sample mean (variance, covariance, moment etc.) – выборочное среднее (дисперсия,

ковариация, момент и т.д.)

seemingly unrelated regression (SUR) – система внешне несвязанных уравнений

selection model – модель, основанная на случайно усеченной выборке

serial correlation – корреляция между показателями, относящимися к разным

моментам времени

significance level – уровень значимости

simultaneous equations – одновременные уравнения

slope – коэффициент наклона

standard deviation – стандартное отклонение

stationary time series – стационарный временной ряд

strictly stationary process – строго стационарный процесс

time-series data – временной ряд

truncated model – модель, построенная для усеченной выборки, т.е. из которой

исключены некоторые наблюдения

two-stage least squares (2SLS) – двухшаговый метод наименьших квадратов

unbiased estimator – несмещенная оценка

unrestricted regression – регрессионная модель без ограничений на параметры

variance – дисперсия (dispersion)

covariance matrix – ковариационная матрица

weighted least squares – взвешенный метод наименьших квадратов

white noise – «белый шум», процесс с независимыми одинаково распределенными

значениями с нулевыми средними

П р и л о ж е н и я

Приложение 1

Таблица значений функции

 

0,0	0,3989
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0	0,2420
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2,0	0,0540
2,1
2,0
2,3
2,4
2,5
2,6
2,7
2,8
2,9

3,0	0,0044
3,1
3,2
3,3
3,4
3,5
3,6
3,7
3,8
3,9

Приложение 2

Таблица значений функции Лапласа (стандартизированное нормальное распределение) , доверительная вероятность: .

 

0,00	0,0000	0,41	0,1591	0,82	0,2939	1,23	0,3907	1,64	0,4495
0,01		0,42		0,83		1,24		1,65
0,02		0,43		0,84		1,25		1,66
0,03		0,44		0,85		1,26		1,67
0,04		0,45		0,86		1,27		1,68
0,05		0,46		0,87		1,28		1,69
0,06		0,47		0,88		1,29		1,70
0,07		0,48		0,89		1,30		1,71
0,08		0,49		0,90		1,31		1,72
0,09		0,50		0,91		1,32		1,73
0,10		0,51		0,92		1,33		1,74
0,11		0,52		0,93		1,34		1,75
0,12		0,53		0,94		1,35		1,76
0,13		0,54		0,95		1,36		1,77
0,14		0,55		0,96		1,37		1,78
0,15		0,56		0,97		1,38		1,79
0,16		0,57		0,98		1,39		1,80
0,17		0,58		0,99		1,40		1,81
0,18		0,59		1,00		1,41		1,82
0,19		0,60		1,01		1,42		1,83
0,20		0,61		1,02		1,43		1,84
0,21		0,62		1,03		1,44		1,85
0,22		0,63		1,04		1,45		1,86
0,23		0,64		1,05		1,46		1,87
0,24		0,65		1,06		1,47		1,88
0,25		0,66		1,07		1,48		1,89
0,26		0,67		1,08		1,49		1,90
0,27		0,68		1,09		1,50		1,91
0,28		0,69		1,10		1,51		1,92
0,29		0,70		1,11		1,52		1,93
0,30		0,71		1,12		1,53		1,94
0,31		0,72		1,13		1,54		1,95
0,32		0,73		1,14		1,55		1,96
0,33		0,74		1,15		1,56		1,97
0,34		0,75		1,16		1,57		1,98
0,35		0,76		1,17		1,58		1,99
0,36		0,77		1,18		1,59		2,00
0,37		0,78		1,19		1,60		2,02
0,38		0,79		1,20		1,61		2,04
0,39		0,80		1,21		1,62		2,06
0,40	0,1554	0,81	0,2910	1,22	0,3883	1,63	0,4484	2,08	0,4812

Продолжение прилож. 2

2,10	0,4821	2,32	0,4898	2,54	0,4945	2,76	0,4971	2,98	0,4986
2,12		2,34		2,56		2,78		3,00	0,49865
2,14		2,36		2,58		2,80		3,20	0,49931
2,16		2,38		2,60		2,82		3,40	0,49966
2,18		2,40		2,62		2,84		3,60	0,499841
2,20		2,42		2,64		2,86		3,80	0,499928
2,22		2,44		2,66		2,88		4,00	0,499968
2,24		2,46		2,68		2,90		4,50	0,499997
2,26		2,48		2,70		2,92		5,00	0,499997
2,28		2,50		2,72		2,94
2,30	0,4893	2,52	0,4941	2,74	0,4969	2,96	0,4985

Приложение 3

Таблица критических точек распределения Стьюдента ( - распределения)

 

;

 

- число степеней свободы,

- уровень значимости.

 

	0,4	0,25	0,1	0,05	0,025	0,01	0,005	0,001	0,0005
	0,325	1,000	3,078	6,314	12,706	31,821	63,657	318,31	636,6
	0,289	0,816	1,886	2,920	4,303	6,965	9,925	22,327	31,6
	0,277	0,765	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841	10,214	12,94
	0,271	0,741	1,533	2,132	2,776	3,747	4,604	7,173	8,610
	0,267	0,727	1,476	2,015	2,571	3,365	4,032	5,893	6,859
	0,265	0,718	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	5,208	5,959
	0,263	0,711	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499	4,785	5,405
	0,262	0,706	1,397	1,860	2,306	2,896	3,355	4,501	5,041
	0,261	0,703	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250	4,297	4,781
	0,260	0,700	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169	4,144	4,587
	0,260	0,697	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106	4,025	4,437
	0,259	0,695	1,356	1,782	2,179	2,681	3,055	3,930	4,318
	0,259	0,694	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012	3,852	4,221
	0,258	0,692	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977	3,787	4,140
	0,258	0,691	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947	3,733	4,073
	0,258	0,690	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921	3,686	4,015
	0,257	0,689	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898	3,646	3,965
	0,257	0,688	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878	3,610	3,922
	0,257	0,688	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861	3,579	3,883

 

 

Продолжение приложения 3

	0,4	0,25	0,1	0,05	0,025	0,01	0,005	0,001	0,0005
	0,257	0,687	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845	3,552	3,850
	0,257	0,686	1,323	1,721	2,080	2,518	2,831	3,527	3,819
	0,256	0,686	1,321	1,717	2,074	2,508	2,819	3,505	3,792
	0,256	0,685	1,319	1,714	2,069	2,500	2,807	3,485	3,767
	0,256	0,685	1,318	1,711	2,064	2,492	2,797	3,467	3,745
	0,256	0,684	1,316	1,708	2,060	2,485	2,787	3,450	3,725
	0,256	0,684	1,315	1,706	2,056	2,479	2,779	3,435	3,707
	0,256	0,684	1,314	1,703	2,050	2,473	2,771	3,421	3,690
	0,256	0,683	1,313	1,701	2,048	2,467	2,763	3,408	3,674
	0,256	0,683	1,311	1,699	2,045	2,462	2,756	3,396	3,659
	0,256	0,683	1,310	1,697	2,042	2,457	2,750	3,385	3,646
	0,255	0,681	1,303	1,684	2,021	2,423	2,704	3,307	3,551
	0,255	0,680	1,296	1,676	2,009	2,403	2,678	3,262	3,495
	0,255	0,679	1,296	1,671	2,000	2,390	2,660	3,232	3,460
	0,254	0,679	1,292	1,664	1,990	2,374	2,639	3,195	3,415
	0,254	0,678	1,290	1,660	1,984	2,365	2,626	3,174	3,389
	0,254	0,677	1,289	1,658	1,980	2,358	2,467	3,160	3,366
	0,254	0,676	1,286	1,653	1,972	2,345	2,601	3,131	3,339
	0,253	0,675	1,283	1,648	1,965	2,334	2,586	3,106	3,310
	0,253	0,674	1,282	1,645	1,960	2,326	2,576	3,090	3,290

 

Приложение 4

Значения критических точек «Хи-квадрат» распределения (критерия

Пирсона), соответствующие вероятности .

 

- число степеней свободы.

Пример:

при = 15

 

при > 100 имеем нормальное

распределение.

 

 

(* = 0,00004, ** = 0,00016, *** = 0,00098)

	Вероятность
0,995	0,990	0,975	0,950	0,900	0,750	0,500	0,250	0,100	0,050	0,025	0,010	0,005
	*	**	***	0,0039	0,016	0,101	0,454	1,32	2,71	3,84	5,02	6,63	7,88
	0,010	0,020	0,051	0,103	0,211	0,58	1,39	2,77	4,61	5,99	7,38	9,21	10,60
	0,072	0,115	0,216	0,352	0,584	1,21	2,37	4,11	6,25	7,81	9,35	11,34	12,84
	0,207	0,297	0,484	0,711	1,06	1,92	3,36	5,39	7,78	9,49	11,14	13,28	14,86
	0,412	0,554	0,831	1,15	1,61	2,67	4,35	6,63	9,24	11,07	12,83	15,09	16,75
	0,676	0,872	1,24	1,64	2,20	3,45	5,35	7,84	10,64	12,59	14,45	16,81	18,55
	0,989	1,24	1,69	2,17	2,83	4,25	6,35	9,04	12,02	14,07	16,01	18,48	20,28
	1,34	1,65	2,18	2,73	3,49	5,07	7,34	10,22	13,37	15,51	17,53	20,09	21,96
	1,73	2,09	2,70	3,33	4,17	5,90	8,34	11,39	14,68	16,92	19,02	21,67	23,59
	2,16	2,56	3,25	3,94	4,87	6,74	9,34	12,55	15,99	18,31	20,48	23,21	25,19
	2,60	3,05	3,82	4,57	5,58	7,58	10,4	13,70	17,28	19,68	21,92	24,73	26,76
	3,07	3,57	4,40	5,23	6,30	8,44	11,34	14,85	18,55	21,03	23,34	26,22	28,30
	3,57	4,11	5,01	5,89	7,04	9,30	12,34	15,98	19,81	22,36	24,74	27,69	29,19
	4,07	4,66	5,63	6,57	7,79	10,1	13,34	17,12	21,06	23,69	26,12	29,14	31,32
	4,60	5,23	6,26	7,26	8,55	11,04	14,34	18,25	22,31	25,00	27,49	30,58	32,80
	5,14	5,81	6,91	7,96	9,31	11,91	15,34	19,37	23,54	26,30	28,85	32,00	34,27
	5,68	6,41	7,56	8,67	10,09	12,79	16,34	20,49	24,77	27,59	30,19	33,41	35,72
	6,26	7,01	8,23	9,39	10,86	13,68	17,34	21,60	25,99	28,87	31,53	34,81	37,16
	6,84	7,63	8,91	10,12	11,65	14,56	18,34	22,72	27,20	30,14	32,85	36,19	38,58
	7,43	8,26	9,59	10,85	12,44	15,45	19,34	23,88	28,41	31,41	34,17	37,57	40,00
	8,03	8,90	10,28	11,59	13,24	16,34	20,34	24,93	29,61	32,67	35,48	38,93	41,40
	8,64	9,54	10,98	12,34	14,04	17,24	21,34	26,04	30,81	33,92	36,78	40,29	42,80
	9,26	10,20	11,69	13,09	14,85	18,14	22,34	27,14	32,01	35,17	38,08	41,64	44,18
	9,89	10,86	12,40	13,85	15,66	19,04	23,34	28,24	33,20	36,42	39,36	42,98	45,56
	10,52	11,52	13,12	14,61	16,47	19,94	24,34	29,34	34,38	37,65	40,65	44,31	46,93
	11,16	12,20	13,84	15,38	17,29	20,84	25,34	30,43	35,56	38,89	41,92	45,64	48,29
	11,81	12,88	14,57	16,15	18,11	21,78	26,34	31,53	36,74	40,11	43,19	46,96	49,64
	12,46	13,56	15,31	16,93	18,94	22,66	27,34	32,62	37,92	41,34	44,46	48,28	50,99
	13,12	14,26	16,05	17,71	19,77	23,57	28,34	33,71	39,09	42,56	45,72	49,59	52,34
	13,78	14,95	16,79	18,49	20,60	24,48	29,34	34,80	40,26	43,77	46,98	50,89	53,67
	20,71	22,16	24,43	26,51	29,05	33,66	39,34	45,62	51,81	55,76	59,34	63,69	66,77
	27,99	29,70	32,36	34,76	37,69	42,94	49,33	56,33	63,17	67,50	71,42	76,15	79,49
	35,53	37,48	40,48	43,19	46,46	52,29	59,33	66,98	74,38	79,08	83,30	88,38	91,95
	43,28	45,44	48,76	51,74	55,33	61,70	69,33	77,58	85,53	90,53	95,02	100,4	104,2
	51,17	53,54	57,15	60,39	64,28	71,14	79,33	88,13	96,58	101,9	106,6	112,3	116,3
	59,2	61,75	65,65	69,13	73,29	80,62	89,33	98,65	107,6	113,1	118,1	124,1	128,3
	67,32	70,06	74,22	77,93	82,36	90,13	99,33	109,1	118,5	124,3	129,6	135,8	140,2

Приложение 5

Значения , определяемые уравнением

.

= , = .

 

-число степеней свободы.

 

1-

 

	0,1	0,05	0,02	0,01	0,001
	6,923
	2,086	3,400	5,857	8,500
	1,270	1,932	3,000	4,200	9,00
	0,941	1,382	2,056	2,700	5,00
	0,738	1,104	1,594	2,000	3,80
	0,623	0,918	1,306	1,650	3,00
	0,576	0,800	1,143	1,393	2,50
	0,516	0,713	0,986	1,225	2,05
	0,476	0,650	0,889	1,094	1,75
	0,442	0,596	0,814	0,980	1,50
	0,388	0,527	0,700	0,840	1,30
	0,357	0,468	0,620	0,740	1,14
	0,325	0,422	0,564	0,671	1,02
	0,297	0,390	0,500	0,600	0,92
	0,282	0,370	0,480	0,567	0,85
	0,247	0,317	0,408	0,485	0,70
	0,226	0,281	0,369	0,425	0,60
	0,207	0,261	0,347	0,400	0,56
	0,193	0,242	0,312	0,375	0,52
	0,184	0,228	0,288	0,350	0,48
	0,174	0,212	0,270	0,311	0,45
	0,155	0,193	0,242	0,283	0,40
	0,125	0,146	0,184	0,200	0,30
	0,044	0,047	0,056	0,059	0,08

Приложение 6

Приложение 7

Приложение 8

Критические значения количества рядов для определения наличия

автокорреляции по методу рядов ( = 0,05)

Нижняя граница

& 123Следующая ⇒ Поделиться с друзьями: Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу... Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий... Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства... Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...  © cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста. Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы! 0.08 с.