- •«050509-Қаржы», «050508-Есеп және аудит» мамандықтары бойынша студенттерге арналған
- •Оқу бағдарламасы (Syllabus)
- •Астана-2012
- •1.1. Оқытушы жөнінде мәлімет:
- •1.2. Ғылыми қызығушылығы:
- •1.4. Оқу пәнінің сипаттамасы.
- •2. Пререквизиттер:
- •4. Эконометрика бойынша оқу - әдістемелік материал:
- •4.1. Эконометрика бойынша дәріс сабағының тақырыптары:
- •4.2. Пратикалық сабақтардың тапқырыптары
- •Бағалау бойынша мәлімет
- •6. Оқу пәнінің жүргізілу саясаты.
- •Пәннің оқу-әдістемелік қамтамассыз етілу картасы
- •Глоссарий
- •Дәріс кешені
- •1 Ықтималдықтар теориясы мен математикалық статистика түсініктері
- •1.1 Оқиғалар. Оқиғаның ықтималдығы
- •1.2 Кездейсоқ шама
- •1.3 Кездейсоқ шаманың сандық сипаттамалары
- •1.4 Кездейсоқ шамалардың үлестіру заңдары
- •1.5 Кездейсоқ шамалардың өзара байланысы
- •2 Ең кіші квадрат әдісі
- •2.1 Регрессиялық талдау ұғымы
- •2.2 Қос сызықтық регрессия
- •2.3 Ең кіші квадраттар әдісі
- •3 Көптік сызықтық регрессия
- •4 Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі
- •5 Детерминация коэффициенті
- •6 Айнымалылар спецификациясы. Дербес корреляция.
- •7 Сызықтық емес эконометрикалық моделдер
- •8 Мультиколлинеарлық құбылыс
- •8.1 Мультиколлинеарлықты анықтау
- •8.2 Мультиколлинеарлықты жою
- •9 Гетероскедастикалылық
- •10 Динамикалық қатар
- •§2.2. Берілген қисық сызықты құру және тегістеу.
- •2. Уақыттық қатарды соңғы айырмалар әдісі арқылы тегістеу.
- •Практикалық сабақтың әдістемелік нұсқаулығы және тематикалық жоспары
- •2 Практикалық сабақ. Статистикалық гипотезаны тексеру
- •3 Практикалық сабақ. Бағалаудың статистикалық қасиеті
- •4 Практикалық сабақ. Сызықтық жұптық регрессия үшін ең кіші квадраттар әдісі
- •5 Практикалық сабақ. Сызықтық регрессия. Таңдаманың коварациясы және коррелияциясы. Сызықтық корреляция. Көптік регрессияның классикалық моделі.
- •6 Практикалық сабақ. Көптік сызықтық регрессия моделі
- •Трендтер негізінде экономикалық көрсеткішке талдау және болжау жасау технологиясы.
- •Трендтермен жұмыс атқаруға арналған Excel-дің аспаптық тәсілдері.
- •Әдебиеттер:
- •Әдебиеттер:
- •Жұп регрессия теңдеуі арқылы көрсеткішке талдау және болжау жүргізу технологиясы.
- •Жұмыстың мақсаты: “ Көпфакторлы модельдің параметрлерін ауытқулар арқылы анықтау ”
- •Жұпты корреляцияның rjtε1t, rjtε2t, rjtε2t коэффициенттерінің мәндері алда анықталынып қойған. (22) жүйедегі символдарды сандық мәндермен ауыстырып, қарапайым теңдеулер жүйесін жазамыз.
- •Зертханалық жұмыс №6
- •«Ең жақсы» модельді таңдап алу ”
- •Қысқаша теориялық бөлім.
- •1 Қадам. Алғашқы берілгендерді дайындау.
- •Көпмүшелі статистикалық мәнділігін тексеру
- •Әдебиеттер:
- •Соөж жұмысының тапсырмалары
- •Соөж 5. Сызықтық регрессия көптрік моделі
- •8. Таралудың эмперикалық функциясын сал
- •9. Асимметрияны және эксцессті көбейту әдісімен тап
- •Студенттердің өзіндік жұмысының әдістемелік нұсқаулығы мен тапсырмалары
- •1. Сөж мақсаты мен міндеттері:
- •Экономикалық көрсеткіштер арасындағы уақыттық лагты ескере отырып болжау және талдау жасау.
- •«Экономика және менеджмент» кафедрасы бойынша мамандандырылған аудиториялар, кабинеттер, лабораториялар тізімі
Соөж 5. Сызықтық регрессия көптрік моделі
5 тапсырма. « EXSEL» программасын қолданып, екенін біле отырып, тәуелділік параметрлерін тап. ГРафигін сал.
5.1.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
4 |
1 |
2 |
7 |
16 |
29 |
5.2.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
5 |
25 |
59 |
107 |
5.3.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
-7 |
-9 |
-9 |
-7 |
-3 |
5.4.
|
-2 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
-2 |
-2 |
-1 |
2 |
14 |
5.5.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
-4 |
-5 |
-4 |
-1 |
4 |
5.6.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
12 |
9 |
4 |
-3 |
-12 |
5.7.
|
-3 |
-2 |
0 |
1 |
2 |
|
2 |
13 |
5 |
4 |
5 |
5.8.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
-9 |
-6 |
-1 |
6 |
15 |
5.9.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
19 |
9 |
0 |
-7 |
-12 |
5.10.
|
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
|
-12 |
-7 |
0 |
9 |
20 |
5.11.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
6 |
3 |
2 |
3 |
6 |
5.12.
|
-4 |
4 |
0 |
-3 |
3 |
1 |
-2 |
|
0 |
8 |
-12 |
-6 |
0 |
-10 |
-10 |
5.13.
|
-2 |
2 |
-1 |
1 |
3 |
0 |
|
0 |
-4 |
-4 |
-3 |
0 |
6 |
5.14.
|
-1 |
0 |
1 |
-2 |
0,2 |
|
-6 |
-2 |
12 |
0 |
0 |
5.15.
|
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
|
-6,1 |
-10,1 |
-12,1 |
-12 |
-10 |
5.16.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
0 |
-3 |
-4 |
-3 |
0 |
5 |
5.17.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
0 |
-2 |
2 |
0 |
5.18.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
-7 |
-9 |
-9 |
-7 |
-3 |
5.19.
|
-2 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
0 |
-4 |
-6 |
-6 |
0 |
5.20.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
0 |
-3 |
-2 |
-3 |
0 |
5.21.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
12,1 |
8,9 |
4,1 |
-3,1 |
-11,9 |
5.22.
|
-3 |
-2 |
0 |
1 |
2 |
|
1,9 |
13,1 |
4,9 |
4,1 |
5,1 |
5.23.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
-8,9 |
-6,1 |
-1,2 |
6,1 |
14,9 |
5.24.
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
18,9 |
9,1 |
0,2 |
-6,7 |
-11,9 |
5.25.
|
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
|
12 |
5 |
0 |
-3 |
-4 |
СОӨЖ 6. Көптік сызықтық регрессиясының классикалық моделі. Гаусса-Марков теоремасы
6 тапсырма. Y түзу сызықты регрессиясының таңдау теңдеуін тап
6.1.
X
Y |
8 |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
110 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
120 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
130 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
140 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
6.2.
X
Y |
11 |
9 |
27 |
35 |
43 |
51 |
59 |
|
100 |
- |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
125 |
1 |
2 |
5 |
- |
- |
- |
- |
8 |
150 |
- |
3 |
2 |
12 |
- |
- |
- |
17 |
175 |
- |
- |
1 |
8 |
7 |
- |
- |
16 |
200 |
- |
- |
- |
- |
3 |
3 |
- |
6 |
225 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
1 |
2 |
|
1 |
6 |
8 |
20 |
10 |
4 |
1 |
|
6.3.
X
Y |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
|
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
1 |
7 |
120 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
2 |
6 |
140 |
- |
- |
8 |
10 |
5 |
- |
- |
23 |
160 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
10 |
180 |
2 |
1 |
- |
1 |
- |
- |
- |
4 |
|
5 |
5 |
11 |
11 |
5 |
10 |
3 |
|
6.4.
X
Y |
36 |
41 |
46 |
51 |
56 |
|
13 |
20 |
5 |
- |
- |
- |
25 |
20 |
7 |
15 |
3 |
1 |
- |
26 |
27 |
- |
3 |
17 |
4 |
- |
24 |
34 |
- |
- |
8 |
13 |
7 |
28 |
41 |
- |
- |
- |
5 |
42 |
47 |
|
27 |
23 |
28 |
23 |
49 |
150 |
6.5.
X
Y |
28 |
34 |
40 |
46 |
52 |
58 |
64 |
70 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
115 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
130 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
145 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
160 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
6.6.
X
Y |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
|
15 |
19 |
1 |
1 |
- |
- |
21 |
25 |
2 |
14 |
- |
- |
- |
16 |
35 |
- |
3 |
22 |
2 |
- |
27 |
45 |
- |
- |
- |
15 |
- |
15 |
55 |
- |
- |
- |
- |
21 |
21 |
|
21 |
18 |
23 |
17 |
21 |
|
6.7.
X
Y |
35 |
45 |
55 |
65 |
75 |
85 |
|
10 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
15 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
20 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
25 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
6.8.
X
Y |
12 |
22 |
32 |
42 |
52 |
62 |
72 |
|
65 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
70 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
75 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
80 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
85 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
90 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
95 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
6.9.
X
Y |
2 |
7 |
12 |
17 |
22 |
27 |
|
110 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
120 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
130 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
140 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
150 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
6.10.
X
Y |
100 |
105 |
110 |
115 |
120 |
125 |
|
35 |
4 |
|
6 |
7 |
8 |
3 |
28 |
45 |
5 |
5 |
2 |
10 |
- |
- |
22 |
55 |
6 |
7 |
- |
- |
2 |
3 |
18 |
65 |
- |
6 |
5 |
4 |
- |
2 |
17 |
75 |
5 |
1 |
2 |
4 |
3 |
- |
15 |
|
20 |
19 |
15 |
25 |
13 |
8 |
|
6.11
X
Y |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
|
15 |
19 |
1 |
1 |
- |
- |
21 |
25 |
2 |
14 |
- |
- |
- |
16 |
35 |
- |
3 |
22 |
2 |
- |
27 |
45 |
- |
- |
- |
15 |
- |
15 |
55 |
- |
- |
- |
- |
21 |
21 |
|
21 |
18 |
23 |
17 |
21 |
|
6.12.
X
Y |
35 |
45 |
55 |
65 |
75 |
85 |
|
10 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
15 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
20 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
25 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
6.13.
X
Y |
12 |
22 |
32 |
42 |
52 |
62 |
72 |
|
65 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
70 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
75 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
80 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
85 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
90 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
95 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
6.14.
X
Y |
2 |
7 |
12 |
17 |
22 |
27 |
|
110 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
120 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
130 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
140 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
150 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
6.15.
X
Y |
100 |
105 |
110 |
115 |
120 |
125 |
|
35 |
4 |
|
6 |
7 |
8 |
3 |
28 |
45 |
5 |
5 |
2 |
10 |
- |
- |
22 |
55 |
6 |
7 |
- |
- |
2 |
3 |
18 |
65 |
- |
6 |
5 |
4 |
- |
2 |
17 |
75 |
5 |
1 |
2 |
4 |
3 |
- |
15 |
|
20 |
19 |
15 |
25 |
13 |
8 |
|
6.16.
X
Y |
8 |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
110 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
120 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
130 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
140 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
6.17.
X
Y |
11 |
9 |
27 |
35 |
43 |
51 |
59 |
|
100 |
- |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
125 |
1 |
2 |
5 |
- |
- |
- |
- |
8 |
150 |
- |
3 |
2 |
12 |
- |
- |
- |
17 |
175 |
- |
- |
1 |
8 |
7 |
- |
- |
16 |
200 |
- |
- |
- |
- |
3 |
3 |
- |
6 |
225 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
1 |
2 |
|
1 |
6 |
8 |
20 |
10 |
4 |
1 |
|
6.18.
X
Y |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
|
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
1 |
7 |
120 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
2 |
6 |
140 |
- |
- |
8 |
10 |
5 |
- |
- |
23 |
160 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
10 |
180 |
2 |
1 |
- |
1 |
- |
- |
- |
4 |
|
5 |
5 |
11 |
11 |
5 |
10 |
3 |
|
6.19.
X
Y |
36 |
41 |
46 |
51 |
56 |
|
13 |
20 |
5 |
- |
- |
- |
25 |
20 |
7 |
15 |
3 |
1 |
- |
26 |
27 |
- |
3 |
17 |
4 |
- |
24 |
34 |
- |
- |
8 |
13 |
7 |
28 |
41 |
- |
- |
- |
5 |
42 |
47 |
|
27 |
23 |
28 |
23 |
49 |
150 |
6.20.
X
Y |
28 |
34 |
40 |
46 |
52 |
58 |
64 |
70 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
115 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
130 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
145 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
160 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
6.21.
X
Y |
11 |
13 |
15 |
17 |
19 |
21 |
23 |
25 |
|
10 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
15 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
20 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
25 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
30 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
6.22.
X
Y |
33 |
38 |
43 |
48 |
53 |
|
7 |
19 |
1 |
1 |
- |
- |
21 |
15 |
2 |
14 |
- |
- |
- |
16 |
23 |
- |
3 |
22 |
2 |
- |
27 |
31 |
- |
- |
- |
15 |
- |
15 |
39 |
- |
- |
- |
- |
21 |
21 |
|
21 |
18 |
23 |
17 |
21 |
|
6.23.
X
Y |
39 |
49 |
59 |
69 |
79 |
89 |
|
14 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
18 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
22 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
26 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
6.24.
X
Y |
27 |
32 |
37 |
42 |
47 |
52 |
57 |
|
62 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
72 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
82 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
92 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
102 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
112 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
122 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
6.25.
X
Y |
62 |
67 |
72 |
77 |
82 |
87 |
|
130 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
150 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
170 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
190 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
210 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
СОӨЖ 7. Сызықтық регрессия коэффициентінің статистикалық міне
7. Регрессияның таңдау коэффициентін тап
7.1.
X
Y |
62 |
67 |
72 |
77 |
82 |
87 |
|
130 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
150 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
170 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
190 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
210 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
7.2.
X
Y |
39 |
49 |
59 |
69 |
79 |
89 |
|
14 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
18 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
22 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
26 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
7.3.
X
Y |
27 |
32 |
37 |
42 |
47 |
52 |
57 |
|
62 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
72 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
82 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
92 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
102 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
112 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
122 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
7.4.
X
Y |
2 |
7 |
12 |
17 |
22 |
27 |
|
110 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
120 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
130 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
140 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
150 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
7.5.
X
Y |
100 |
105 |
110 |
115 |
120 |
125 |
|
35 |
4 |
|
6 |
7 |
8 |
3 |
28 |
45 |
5 |
5 |
2 |
10 |
- |
- |
22 |
55 |
6 |
7 |
- |
- |
2 |
3 |
18 |
65 |
- |
6 |
5 |
4 |
- |
2 |
17 |
75 |
5 |
1 |
2 |
4 |
3 |
- |
15 |
|
20 |
19 |
15 |
25 |
13 |
8 |
|
7.6.
X
Y |
8 |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
110 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
120 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
130 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
140 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
7.7.
X
Y |
11 |
9 |
27 |
35 |
43 |
51 |
59 |
|
100 |
- |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
125 |
1 |
2 |
5 |
- |
- |
- |
- |
8 |
150 |
- |
3 |
2 |
12 |
- |
- |
- |
17 |
175 |
- |
- |
1 |
8 |
7 |
- |
- |
16 |
200 |
- |
- |
- |
- |
3 |
3 |
- |
6 |
225 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
1 |
2 |
|
1 |
6 |
8 |
20 |
10 |
4 |
1 |
|
7.8.
X
Y |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
|
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
1 |
7 |
120 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
2 |
6 |
140 |
- |
- |
8 |
10 |
5 |
- |
- |
23 |
160 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
10 |
180 |
2 |
1 |
- |
1 |
- |
- |
- |
4 |
|
5 |
5 |
11 |
11 |
5 |
10 |
3 |
|
7.9.
X
Y |
36 |
41 |
46 |
51 |
56 |
|
13 |
20 |
5 |
- |
- |
- |
25 |
20 |
7 |
15 |
3 |
1 |
- |
26 |
27 |
- |
3 |
17 |
4 |
- |
24 |
34 |
- |
- |
8 |
13 |
7 |
28 |
41 |
- |
- |
- |
5 |
42 |
47 |
|
27 |
23 |
28 |
23 |
49 |
150 |
7.10.
X
Y |
28 |
34 |
40 |
46 |
52 |
58 |
64 |
70 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
115 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
130 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
145 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
160 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
7.11.
X
Y |
8 |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
110 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
120 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
130 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
140 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
7.12.
X
Y |
11 |
9 |
27 |
35 |
43 |
51 |
59 |
|
100 |
- |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
125 |
1 |
2 |
5 |
- |
- |
- |
- |
8 |
150 |
- |
3 |
2 |
12 |
- |
- |
- |
17 |
175 |
- |
- |
1 |
8 |
7 |
- |
- |
16 |
200 |
- |
- |
- |
- |
3 |
3 |
- |
6 |
225 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
1 |
2 |
|
1 |
6 |
8 |
20 |
10 |
4 |
1 |
|
7.13.
X
Y |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
|
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
1 |
7 |
120 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
2 |
6 |
140 |
- |
- |
8 |
10 |
5 |
- |
- |
23 |
160 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
10 |
180 |
2 |
1 |
- |
1 |
- |
- |
- |
4 |
|
5 |
5 |
11 |
11 |
5 |
10 |
3 |
|
7.14.
X
Y |
36 |
41 |
46 |
51 |
56 |
|
13 |
20 |
5 |
- |
- |
- |
25 |
20 |
7 |
15 |
3 |
1 |
- |
26 |
27 |
- |
3 |
17 |
4 |
- |
24 |
34 |
- |
- |
8 |
13 |
7 |
28 |
41 |
- |
- |
- |
5 |
42 |
47 |
|
27 |
23 |
28 |
23 |
49 |
150 |
7.15.
X
Y |
28 |
34 |
40 |
46 |
52 |
58 |
64 |
70 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
115 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
130 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
145 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
160 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
7.16.
X
Y |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
|
15 |
19 |
1 |
1 |
- |
- |
21 |
25 |
2 |
14 |
- |
- |
- |
16 |
35 |
- |
3 |
22 |
2 |
- |
27 |
45 |
- |
- |
- |
15 |
- |
15 |
55 |
- |
- |
- |
- |
21 |
21 |
|
21 |
18 |
23 |
17 |
21 |
|
7.17.
X
Y |
35 |
45 |
55 |
65 |
75 |
85 |
|
10 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
15 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
20 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
25 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
7.18.
X
Y |
12 |
22 |
32 |
42 |
52 |
62 |
72 |
|
65 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
70 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
75 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
80 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
85 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
90 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
95 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
7.19.
X
Y |
2 |
7 |
12 |
17 |
22 |
27 |
|
110 |
2 |
4 |
- |
- |
- |
- |
6 |
120 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
130 |
- |
- |
3 |
50 |
2 |
- |
55 |
140 |
- |
- |
1 |
10 |
6 |
- |
17 |
150 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
3 |
14 |
|
2 |
10 |
6 |
64 |
15 |
3 |
|
7.20.
X
Y |
100 |
105 |
110 |
115 |
120 |
125 |
|
35 |
4 |
|
6 |
7 |
8 |
3 |
28 |
45 |
5 |
5 |
2 |
10 |
- |
- |
22 |
55 |
6 |
7 |
- |
- |
2 |
3 |
18 |
65 |
- |
6 |
5 |
4 |
- |
2 |
17 |
75 |
5 |
1 |
2 |
4 |
3 |
- |
15 |
|
20 |
19 |
15 |
25 |
13 |
8 |
|
7.21.
X
Y |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
|
15 |
19 |
1 |
1 |
- |
- |
21 |
25 |
2 |
14 |
- |
- |
- |
16 |
35 |
- |
3 |
22 |
2 |
- |
27 |
45 |
- |
- |
- |
15 |
- |
15 |
55 |
- |
- |
- |
- |
21 |
21 |
|
21 |
18 |
23 |
17 |
21 |
|
7.22.
X
Y |
35 |
45 |
55 |
65 |
75 |
85 |
|
10 |
5 |
1 |
- |
- |
- |
- |
6 |
15 |
- |
6 |
2 |
- |
- |
- |
8 |
20 |
- |
- |
5 |
40 |
5 |
- |
50 |
25 |
- |
- |
2 |
8 |
7 |
- |
17 |
30 |
- |
- |
- |
4 |
7 |
8 |
19 |
|
5 |
7 |
9 |
52 |
19 |
8 |
|
7.23.
X
Y |
12 |
22 |
32 |
42 |
52 |
62 |
72 |
|
65 |
- |
- |
- |
- |
10 |
6 |
2 |
18 |
70 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
75 |
- |
- |
2 |
7 |
4 |
2 |
- |
15 |
80 |
- |
- |
1 |
25 |
- |
- |
- |
26 |
85 |
- |
4 |
6 |
- |
1 |
- |
- |
11 |
90 |
1 |
5 |
8 |
2 |
- |
- |
- |
16 |
95 |
1 |
2 |
6 |
- |
- |
- |
- |
9 |
|
2 |
11 |
23 |
34 |
15 |
12 |
3 |
|
7.24.
X
Y |
27 |
34 |
41 |
48 |
55 |
62 |
69 |
76 |
|
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
115 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
130 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
145 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
160 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
7.11.
X
Y |
8 |
13 |
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
|
16 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
24 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
32 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
40 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
48 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
|
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
|
СОӨЖ 8. Детерминация коэффициенті. Чоу тесті
