Эконометрика. Шанченко Н.И. - 15 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

15
Так как
r
t
= 2,44 > t
1α,n-2
= 2,086,
то делаем вывод о статистической значимости линейного коэффициента парной
корреляции
xy
r .
Проверка значимости индекса корреляции R (1.7). Значение F-критерия
Фишера
702,4)222(
436,01
436,0
)2(
1
2
2
2
2
n
R
R
F
r
Для определения F
крит
может использоваться статистическая функция
FРАСПОБР() из MS Excel (рис. 1.2), либо функция FINV() из OpenOffice.org
Calc, либо таблицы П4.3, П4.4 из приложения.
При α = 0,05 и степенях свободы k
1
= 1, k
2
= n 2 = 20 – 2 = 20.
F
крит
= FРАСПОБР(0,05;1;20) = 4,35
Рис. 1.2. Окно ввода параметров функции FРАСПОБР() MS Excel
Так как
702,4
r
F
> F
крит
= 4,35,
то формально с погрешностью 5% индекс корреляции следует считать значи-
мым и следовательно с вероятность 95% нельзя отвергать наличие исследуемой
зависимости, но учитывая близость значений
702,4
r
F
и F
крит
= 4,35 зависи-
мость следует считать практически отсутствующей, нельзя считать адекватной.
3) Построение доверительного интервала для линейного коэффициента кор-
реляции
xy
r (1.8) – (1.10).
Определим величину z (1.8) Z-преобразования Фишера
479,01
479,01
ln
2
1
1
1
ln
2
1
xy
xy
r
r
z
= 0,522.
Для определения t
1α/2
– квантиля стандартного нормального распределе-
ния порядка 1–α/2 = 1 – 0,05/2 = 0,975 может использоваться статистическая
функция НОРМСТОБР(0,975) из MS Excel (рис. 1.3), либо функция
NORMSINV(0,975) из OpenOffice.org Calc, либо таблицы П4.1 из приложения.
t
1α/2
= НОРМСТОБР(0,975) = 1,96.

Страницы