Эконометрика. Нарбут М.А - 4 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

4
7. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания
нормального распределения при известной дисперсии.
8. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания
нормального распределения при неизвестной дисперсии.
9. Метод наименьших квадратов в случае линейной зависимости двух
величин (модель парной регрессии).
10. Метод наименьших квадратов в случае линейной функции мно-
гих переменных (модель множественной регрессии).
11. Ковариационная матрица оценок коэффициентов в случае пар-
ной регрессии.
12. Логарифмические преобразования переменных. Коэффициент
эластичности.
13. Проверка статистических гипотез. Ошибки первого и второго
рода. Уровень значимости и мощность критерия. t-тест.
14. Коэффициент детерминации. F-тест на качество регрессии.
15. Метод максимального правдоподобия. Построение регрессион-
ных моделей при гетероскедастичности ошибок.
16. Временные ряды. Выявление тренда и сезонных составляющих.
17. Корреляционная функция стационарного временного ряда, ее
свойства.
18. Линейные стационарные модели. Процессы авторегрессии – сколь-
зящего среднего.
19. Спектральный анализ временных рядов.
20. Статистическое моделирование в эконометрических исследованиях.
Генераторы случайных чисел, равномерно распределенных в заданном ин-
тервале. Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин.
Примечание: 1. Вопросы 1–8 на установочной сессии не рассматрива-
ются. Их следует повторить по учебнику [2] или какому-либо другому пособию
по теории вероятностей и математической статистике.
2. На практических занятиях студенты должны овладеть навыками рабо-
ты с электронными таблицами EXCEL и программой STATISTICA.
В EXCEL необходимо уметь находить значения функций распределения
вероятностей – гауссова (НОРМРАСП) и Стьюдента (СТЬЮДРАСП), а также
определять параметры линейной и экспоненциальной функции одной или многих
переменных по методу наименьших квадратов (ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ).
В программе STATISTICA осваиваются модули Basic Statistics & Tables,
Multiple Regression, Time Series/Forecast. Если студент не имеет возможности ра-
ботать на персональном компьютере дома или на работе, такая возможность
ему будет предоставлена в университете.

Страницы