Page 156 - 4724

Середня похибка апроксимації:

y Y
   i * 100 % (12.30),
t
y
i
Якщо тренд добре відображає тенденцію то  < 12-
t
15%
Використовують також коефіцієнт детермінації
 y  Y  2
R 2 1  i 2 (12.31)
 y i   y
2
Чим більше R тим функція краще відображає
тенденцію, істотність цієї тенденції перевіряють порівнюючи
2
розрахункове R з критичним або визначаючи F критерій
Фішера.
Вивчення кореляційних зв’язків у багатовимірних
динамічних рядах має особливості, які полягають в тому , що
перш ніж вимірювати щільність зв’язку між
взаємопов’язаними динамічними рядами необхідно
перевірити на наявність автокореляції в цих рядах.
Автокореляція – це залежність наступних рівнів від
попередніх. Наявність автокореляції є порушенням 3
передумови проведення кореляційного аналізу : « Всі одиниці
сукупності повинні бути між собою незалежними».
Перевіряють наявність автокореляції в рядах х та у при
допомозі коефіцієнтів автокореляції :
 x i *  x i 1
 x i x i 1 
r  1 (12.32),
xi ,xi 1
   2   2 
   x i      x i 1  
n *  x i 2    x 2 i 1    

  n      n   
     
або

154