Page 157 - 4724

x x  x i * x
r  i  i 1  i 1 (12.33)
i x  i x
 
1
i x  i x 1
аналогічно розраховують цей показник і для ряду у, якщо
розрахований коефіцієнт автокореляції більше табличного , то
автокореляція в ряді існує і її слід усунути.

Таблиця 12.3 – Витяг з таблиці коефіцієнтів
автокореляції :

Обсяг Для додатних Для від’ємних
вибірки
α= 0,05 α=0,01 α= 0,05 α=0,01

5 0,253 0,297 -0,753 -0,798

10 0,36 0,525 -0,564 -0,705

15 0,328 0,475 -0,462 -0,597

Найпоширенішими методами усунення автокореляції є:
1) метод введення в рівняння регресії змінної часу
t, при цьому рівняння регресії матиме вигляд : Y=a 0+a 1x+a 2t
a 1 - характеризує середній щорічний приріст
результативної ознаки у на одиницю приросту факторної
ознаки х.
a 2- характеризує середній щорічний приріст
результативної ознаки у під впливом комплексу факторів крім
фактора х.
Параметри рівняння регресії за методом найменших
квадратів знаходять із системи рівнянь:
 x  a  t   y
a 0n + a 1 2
a   ax  x 2  a  xt   yx
0 1 2 (12.34)
a   at  xt  a  t 2   yt
0 1 2

155