Приложение 7. Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции ( для 5%-ного

Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции (для 5%-ного уровня значимости)

n	V=1	V=2	V=3	V=4	V=5
d1	d2	d1	d2	d1	d2	d1	d2	d1	d2
	1,08 1,10 1,13 1,16 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26 1,27 1,29 1,30 1,32 1,33 1,34 1,35 1,36 1,37 1,38 1,39 1,40 1,41 1,42 1,43 1,43 1,44 1,48 1,50 1,53 1,55 1,57 1,58 1,60 1,61 1,62 1,63 1,64 1,65	1,36 1,37 1,38 1,39 1,40 1,41 1,42 1,43 1,44 1,45 1,45 1,46 1,47 1,48 1,48 1,49 1,50 1,50 1,51 1,51 1,52 1,52 1,53 1,54 1,54 1,54 1,57 1,59 1,60 1,62 1,63 1,64 1,65 1,66 1,67 1,68 1,69 1,69	0,95 0,98 1,02 1,05 1,08 1,10 1,13 1,15 1,17 1,19 1,21 1,22 1,24 1,26 1,27 1,28 1,30 1,31 1,32 1,33 1,34 1,35 1,36 1,37 1,38 1,39 1,43 1,46 1,49 1,51 1,54 1,55 1,57 1,59 1,60 1,61 1,62 1,63	1,54 1,54 1,54 1,53 1,53 1,54 1,54 1,54 1,54 1,55 1,55 1,55 1,56 1,56 1,56 1,57 1,57 1,57 1,58 1,58 1,58 1,59 1,59 1,59 1,60 1,60 1,62 1,63 1,64 1,65 1,66 1,67 1,68 1,69 1,70 1,70 1,71 1,72	0,82 0,86 0,90 0,93 0,97 1,00 1,03 1,05 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 1,21 1,23 1,24 1,26 1,27 1,28 1,29 1,31 1,32 1,33 1,34 1,38 1,42 1,45 1,48 1,50 1,52 1,54 1,56 1,57 1,59 1,60 1,61	1,75 1,73 1,71 1,69 1,68 1,68 1,67 1,66 1,66 1,66 1,66 1,65 1,65 1,65 1,65 1,65 1,65 1,65 1,63 1,65 1,65 1,65 1,66 1,66 1,66 1,66 1,67 1,67 1,68 1,69 1,70 1,70 1,71 1,72 1,72 1,73 1,73 1,74	0,69 0,74 0,78 0,82 0,86 0,90 0,93 0,96 0,99 1,01 1,04 1,06 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,19 1,21 1,22 1,24 1,25 1,26 1,27 1,29 1,34 1,38 1,41 1,44 1,47 1,49 1,51 1,53 1,55 1,57 1,58 1,59	1,97 1,93 1,90 1,87 1,85 1,83 1,81 1,80 1,79 1,78 1,77 1,76 1,76 1,75 1,74 1,74 1,74 1,73 1,73 1,73 1,73 1,73 1,72 1,72 1,72 1,72 1,72 1,72 1,72 1,73 1,73 1,74 1,74 1,74 1,75 1,75 1,75 1,76	0,56 0,62 0,67 0,71 0,75 0,79 0,83 0,86 0,90 0,93 0,95 0,98 1,01 1,03 1,05 1,07 1,09 1,11 1,13 1,15 1,16 1,18 1,19 1,21 1,22 1,23 1,29 1,34 1,38 1,41 1,44 1,46 1,49 1,51 1,52 1,54 1,56 1,57	2,21 2,15 2,10 2,06 2,02 1,99 1,96 1,94 1,92 1,90 1,89 1,89 1,86 1,85 1,84 1,83 1,83 1,82 1,81 1,81 1,80 1,80 1,80 1,79 1,79 1,79 1,78 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,78 1,78 1,78

Тест для самопроверки по основным
категориям курса

1. Прогнозирование – это:

— воспроизведение основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально созданном для этих целей;

— научно-обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития процессов;

— ряд числовых значений определенного показателя, характеризующего размеры изучаемого явления за определенные промежутки времени.

2. Прогноз – это:

— отрезок времени от момента, для которого имеются последние данные об изучаемом процессе до момента, к которому относится прогноз;

— количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего;

— форма проявления причинной связи между последовательными значениями показателей.

3. Предсказание – это:

— это отображение или аналог явления или процесса в основных существенных для него чертах;

— предвидение таких событий, количественная характеристика которых невозможна или затруднена;

— это отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте до момента, к которому относится прогноз.

4. Экстраполяция – это:

— некоторая математическая функция f (t), которая описывает тенденцию изменения явления;

— нахождение уровней за пределами изучаемого временного ряда, то есть продление временного ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени;

— основное направление, закономерность развития явления.

5. Тенденция – это:

— основное направление и закономерность развития явления или процесса;

— аналитическая функция, которая описывает существующую динамику изучаемого показателя;

— ряд числовых значений определенного показателя в последовательные периоды времени.

6. Тренд – это:

— форма проявления причинно-следственных связей между признаками;

— аналитическая функция, описывающая тенденцию изменения явления;

— основное направление развития явления.

7. Объективизация прогноза – это:

— построение объективного прогноза;

— процедура выбора метода прогнозирования;

— оценка точности прогноза.

8. Принцип инерционности предполагает:

— сохранение тенденций прошлого и настоящего в будущем;

— заполнение недостающих уровней временного ряда;

— прогнозирование реальных объектов в сфере бизнеса.

9. Уровни временного ряда формируются под влиянием следующих компонент:

— cезонной;

— автокорреляции;

— времени.

10. В зависимости от цели исследования прогнозы бывают:

— сложные;

— обществоведческие;

— поисковые.

11. В зависимости от уровня изучаемого процесса модели прогноза бывают:

— отраслевые;

— дискретные;

— локальные.

12. По характеру развития объектов во времени модели прогноза бывают:

— циклические;

— пространственные;

— территориальные.

13. В зависимости от области применения прогнозы бывают:

— cреднесрочные;

— обществоведческие;

— региональные.

14. По характеру используемой информации модели различают:

— временные;

— субглобальные;

— долгосрочные.

15. По сложности различают прогнозы:

— cложные;

— текущие;

— естествоведческие.

16. По масштабности объекта изучения прогнозы бывают:

— cтруктурные;

— текущие;

— с полным информационным обеспечением.

17. Период упреждения прогноза – это:

— рассматриваемый период исходных данных;

— период времени от последнего уровня исходных данных до момента, на который строится прогноз;

— значение последнего уровня исходных данных.

18. По времени упреждения прогнозы бывают:

— краткосрочные;

— макроэкономические;

— пространственно-временные.

19. По характеру развития объектов тенденция бывает:

— cреднего уровня;

— дисперсии;

— возрастающая.

20. Тенденция автокорреляции – это:

— тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

— изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

— математическая функция, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

21. Тенденция дисперсии – это:

— тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

— изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

— математическая функция, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

22. Тенденция среднего уровня – это:

— тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

— изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

— аналитически выражается в виде математической функции, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

23. Верификация прогноза – это:

— оценка достоверности статистических прогнозов;

— оценка точности статистических прогнозов;

— оценка адекватности статистических прогнозов.

Дата добавления: 2015-08-03