![]() Главная страница Случайная лекция ![]() Мы поможем в написании ваших работ! Порталы: БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика ![]() Мы поможем в написании ваших работ! |
Решение. Даны 2 параллельных временных рядаПример 3 Даны 2 параллельных временных ряда. Необходимо определить, имеется ли между этими показателями корреляционная зависимость.
1. а) Построим график:
Т. е. имеет место практически линейная зависимость от времени для каждого из показателей xt и yt. б) Определим непосредственную корреляцию между этими показателями: rxy = 0,9989 На самом деле это, возможно, говорит лишь об одинаковых и достаточно выраженных тенденциях, то есть почти о корреляции между t и t, но не о корреляции между x и y. О том же говорят и коэффициенты корреляции:
Непосредственная зависимость: в) Для того, чтобы определить корреляцию между x и y, необходимо устранить тенденции. Для этого определим тренды:
Теперь вычислим разности:
Определим зависимости При этом автокорреляция остатков:
т. е. при данном числе данных автокорреляция практически незначима. Таким образом, между x и y имеется определенная и достаточно сильная зависимость:
Однако в данном случае очень невелики диапазоны изменения. 2. Можно было для устранения тренда использовать также метод последовательных разностей. Применим этот метод в данном случае:
Определим коэффициенты автокорреляции для разностей:
Таким образом, автокорреляция между разностями отсутствует.
Определим зависимость между
Регрессионная зависимость: Т. е. при изменении прироста д) Кроме рассмотренных способов, существует еще один метод исключения тенденции, а именно, метод оснований на включении в модель регрессии по временным рядам фактора времени. В данном случае строится модель вида:
При этом Проверим модель на адекватность:
Приложение: необходимость логического анализа. Если логический анализ показывает, что функция
И тогда нужно знать лишь зависимость В рассматриваемом случае имеем:
При этом:
Сумма по Сумма по
Т. е. достаточно хорошее приближение. При этом коэффициент
Дата добавления: 2014-03-19; просмотров: 335; Нарушение авторских прав ![]() Мы поможем в написании ваших работ! |