Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 70 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

зволяющие получить первое представление о предмете, не прибе-

гая к формальному аппарату.

Рассмотрим остатки в примере А.6 (см. приложение А.6). На

рис. 2.6 представлены остатки регрессионной модели в предпо-

ложении, что замеры проведены последовательно во времени.

Как видно из рисунка, остатки регрессии хаотичны. Это приводит

к выводу, что отклонения от модели, по всей видимости, отсутст-

вуют. К тому же специальная проверка показывает, что остатки

можно считать некоррелированными.

Рисунок 2.6 ― Остатки регрессионной модели в примере А.6

При анализе остатков могут встретиться различные случаи,

ситуацию иллюстрирует рис. 2.7. Рис. 2.7

показывает удовле-

творительное согласие с предположениями модели, рисунки

2.7

, ,

б в г

некоторые случаи расхождения. На рис. 2.7 б явно про-

является рост дисперсии с увеличением времени. Это свидетель-

ствует о том, что предположение (2.3.7) не выполняется. Неиз-

менность дисперсии во времени называется гомоскедаксично-

стью. В случае, изображенном на рис. 2.7 б, имеет место гетеро-