Тақырып № 5. Динамикалық қатар

Тапсырма1: Динамикалық қатардың экстраполяция әдісін қолданып, 2011 жылға былғары аяқ киімге сұраныс болжамын құрыңыз. Соңғы 5 жыл ішінде халыққа тауардың сатылуы туралы мәліметтері белгілі (ақша бірлігі түрде):

2005ж. – 896,5

2006ж. – 966,5

2007ж. – 1030,0

2008ж. – 1084,5

2009ж. – 1133,0

Осы мәліметтер бойынша график құрыңыз. Жауабын кесте түрінде көрсетіңіз.

Тапсырма 2: 16 квартал бойынша аймақ тұрғынының ( ) электр энергиясының тұтыну көлемі туралы шартты мәліметтері берілген. Автокорреляциялық функцияны құрыңыз.

1	5,5	9	8,0
2	4,6	10	5,6
3	5,0	11	6,4
4	9,2	12	10,9
5	7,1	13	9,1
6	5,1	14	6,4
7	5,9	15	7,2
8	10,0	16	11,0

Тапсырма 3: 16 квартал бойынша аймақ тұрғынының ( ) электр энергиясының тұтыну көлемі туралы шартты мәліметтері берілген. Автокорреляциялық функцияны құрыңыз.

1	5,3	9	8,2
2	4,7	10	5,5
3	5,2	11	6,5
4	9,1	12	11,0
5	7,0	13	8,9
6	5,0	14	6,5
7	6,0	15	7,3
8	10,1	16	11,2

Әдістемелік нұсқаулар: Excel программасын қолданып кестеге мәліметтерді енгізу арқылы есептеп шығару және осы кесте негізінде гистограмма түрінде көрсету. Тақырып бойынша дәріс мәтінін пайдалану. Статистикалық таралу түрлері туралы ақпараттарды қолданыңыз.

Пайдалануға ұсынылатын әдебиеттер: 1-5

Әдістемелік нұсқаулар

1. Үздіксіз кездейсоқ шаманың таралуының қатаң ықтималдылығы, яғни нормалдык аталынады:

2 Ықтималдылық таралу функциялардың мағынасы қандай аралыққа ие ?

3 Нормалдықт таралу тығыздығы – Жұп функция және оның екі шегі oy осіне симетриялы

4 Үлгілеудің соңғы мақсатын, үлгіде қатысушы факторлар мен көрсеткіштердің жиынын, олардың атқарушы қызметтерін анықтау: қойылымдық

5 Зерттеуші құбылыстың экономикалық негізіне талдау жасау, көбінесе табиғатқа және кездейсоқ құрамдастарға қатысты құралдар: априорлы

6 Үлгінің негізгі түрін таңдау, сонымен қатар оған кіретін байланыстардың пішімі мен құрамы: параметрлеу

7 Қажетті статикалық ақпараттар жиыны, яғни зерттелетін құбылыстардың функцианалдануының түрлі уақыттық немесе кеңістік тактілеріндегі факторлар мен көрсеткіштерді қатысатын мәндерді тіркеу ақпараттық:

8 Үлгінің статикалық талдауы, бірінші кезекте үлгінің белгісіз көрсеткіштерінің бағалануы үлгінің идентификациясы:

9 Нақты және үлгілік мәліметтерді салыстыру, туралықты есептеу: үлгінің верификациясы

10 Үлгінің спецификалық мәселесі 3 деңгейді қамтиды

11 Үлгілеудің соңғы мақсаттарын анықтау, экзогенді және эндогенді айнымалылардың тізімін анықтау, теңдіктер мен теңсіздіктердің жүйесінің зерттелу құрамын анықтау, бастапқы алдын ала сілтемелерді құрылымдауүлгінің спецификалық мәселесі

12 Негізгі пішінде жазылған үлгінің нақты статикалық мәліметтерге бапталуы болып табылады:ө үлгінің идентификация мәселесі

13 Эконометрикалық үлгінің құрылымымен ғана байланысты болатын спецификалық болып табылады:

үлгінің верификациялау мәселесі

14 Тәжірибенің нәтижесіне байланысты нақты айнымалы болып табылады және жағдайларға байланысты түрлі мәндерге ие болады кездейсоқ шамалар

15 Кездейсоқ шамалардың түрлері қандай дискретті және үздіксіз

16,Математикалық күтім қасиеттеріне жатпайтын формуланы көрсет:

17 Кездейсоқ дискретті шаманың дисперсиясы:

18 Үзілмеген кездейсоқ өлшемдердің үлестіру тығыздығы қалай аталады үлестіру заңы

19 Егер интервалда барлық мүмкін болатын мәндердің кездейсоқ өлшемдеріне арналған болса, үлестіру тығыздығының мәні қандай болады тұрақты

20 Кездейсоқ шаманың таралу қатарында берілген кездейсоқ шамалар мен олардың ықтималдықтарын пайдалана отырып, математикалық күтімін және дисперциясын тап

21 Математикалық күту -Басты жиынтық бойынша орташа мағынаны айтамыз.

22.Тәуелді айнымалының жалпы дисперсиясындағы регрессия көмегімен түсіндірілген дисперсия үлесін қандай фактор сипаттайды- детерминация коэффиценті

23. Нақты дәрежеде басқарылатын (жоспарланатын), автономды, «сырттан» беріледі -ндогенді

24.Бір-бірімен өзара әрекеттес, маңызды шамада талданатын әлеуметтік – экономикалық жүйенің функционалдануы ішінде және процесте атқарылатын ролі қалыптасатын өзгермелілер-экзогенді

25.Факторлар – аргументтер ролінде немесе түсіндіруші өзгермелі ролінде жүйеде қатысушы - алдын-ала анықталған

25 Х кездейсоқ шаманың өзгерісі берілген интервалындағы тығыздығын ықтималдылығының бөлінуі: а Х b- бір қалыпты таралу

26. Үздіксіз кездейсоқ шаманың таратылу заңының екінші берілу әдісі - таратылу тығыздығы

таратылу функциясының түрі

27

бірқалыпты таратылу

28. Х₁, Х₂,…, Х_п (a_i = 0, σ_i = 1) бірнеше нормирленген нормальды таратылған кездейсоқ шамалар бар болсын делік. Онда олардың квадраттарының қосындысы мынаған тең болатын k = n бос дәрежесімен таратылған кездейсоқ шама таратылуы қалай аталады-Хи-квадрат таралуы

30 Екі тәуелсіз кездейсоқ шамаларды қарастырайық: Z, нормальды таратылған және нормирленген (яғни М( Z) = 0, σ( Z) = 1), және V, k бос дәрежелі «хи-квадрат» заңы бойынша таратылған   қалай аталады- Стьюдент таралуы

31. Екі тәуелсіз кездейсоқ шамаларды қарастырайық: k₁ және k₂ бос дәрежелерімен «хи-квадрат» заңы бойынша таратылған U және V және олардан жаңа шама бейнеленген: қандай таралу деп аталады-Фишер таралуы

32 Мына формуламен берілген

Мұндағы  - гамма-функция; дербес жағдайда, Г(п + 1) = п! қандай таралудың тығыздығына сай болады-Хи-квадрат таралуы тығыздығы

33 Іріктеу кезінде алынған және генералды параметрлер көрсеткіштері арасындағы айрмашылық бұл - іріктеу қатесі

34 Іріктеу берілгендеріне арқа сүйеу арқылы тексеруге болатын, генералды жиынтық қасиеті туралы жорамал бұл - статистикалық гипотеза

35 Беймәлім таралу түрі туралы немесе белгілі таралу параметрлері туралы гипотеза бұл - статистикалық гипотеза

36 Егер кездейсоқ шама үлестіруі параметрімен мәндес сипатталатын болса онда гипотеза аталады жай гипотеза

37 Көпмүшелі жай гипотезалардан құралған гипотеза қалай аталады: = с, мұнда Н: с - в-дан үлкен кез келген сан- күрделі гипотеза

38 Генералды параметрлер жиынтығы туралы гипотеза аталады -параметрикалық гипотеза

39 Үлестірімі туралы гипотеза қалай аталады параметрикалық емес гипотеза

40 Бір немесе бірнеше белгілер бойынша салыстырылатын екі жиынтық туралы гипотеза нольдік гипотеза аталады

41 Нөльдік гипотезаға қайшы келетін гипотезаны баламалы гипотеза атайды

42 Бір болжамы бар гипотезаны қарапайым гипотеза атайды

43 Екі немесе одан да көп қарапайым гипотезалардан тұратын гипотезаны күрделі гипотеза атайды

44 Тексеруді статистиканың әдістерімен жүргізетіндіктен гипотеза статистикалық гипотеза аталады

45 Нөльдік гипотезаны тексеруге қызмет ететін кездейсоқ шаманы статистикалық критерий атайды

46 Іріктеулер бойынша есептелген критерий мағынасын не деп атайды- байқаушы мағына

47. Критерий мағыналарының нольдік гипотезадан бас тартқызатындай жиынтығын шекті аумақ деп айтады

48 Критерий мағыналарының гипотезаны қабылдататындай жиынтығын қалай айтады гипотезаны қабылдау аймағы

49 Шекті аумақты гипотезаны қабылдау аумағынан ажырататын нүктелер бұл - шекті нүктелер

50 Екі немесе одан да көп факторлар санымен нәтижеленеді бұл - көптік регерссия

51 Регрессия теңдеуінің маңыздылық бағасы тұтастай Фишер F-критериі көмегімен беріледі

52Ауытқу квадратының жалпы қосындысының формуласы

53 Шартталған регрессияның ауытқу квадратының қосындысының формуласы

55 Ауытқу квадратының қалдық қосындысының формуласы қандай?

56 Кездейсоқ факторларға ықпал ету үстемелеуі осы айнымалылар байланысы статистикалық байланыс деп аталады

57Айнымалылар тең құқылы, яғни екі айнымалының қайсысы тәуелсіз, ал қайсысы тәуелді екені белгісіз болса корреляциялық типтің статистикалық өздік байланысы

58 Айнымалылар арасындағы статистикалық байланыс формуласы регрессия теңдеуі

59 Екі айнымалының статистикалық байланыс формуласы жұптық регрессия

60 Бірнеше айнымалыдан тәуелді болатын көпмүшелік регрессия

61 Тізбекті айнымалылар арасындағы статистикалық байланысты көрсетеді рангтік корреляция

62 Зерттелуші белгі бойынша объектінің рангін не деп айтады шартты- сандық белгі

63 Объектінің қатардағы орнын көрсететін вариациялық қатар элементтерінің рангтерінің тізбесі ранжировка

65 Ранжировкалар арасындағы жұп статистикалық байланыстың тығыздық дәрежесін кім анықтаған Спирмэн

66 Регрессия теңдігіндегі екі немесе одан да көп түсіндіруші айнымалылардың коррелирленуі мультиколлинеарлық

67 Теңдіктен бір немесе бірнеше түсіндіруші айнымалыларды алып тастау, айнымалыларды түрлендіру мультиколлинеарлылықтың қандай тәсілдеріне жатады- жою

69 Әртүрлі байқаулардағы кездейсоқ мүшелердің тәуелсіздігі - Гаусс-Марковтың үшінші шарты

70 Автокорреляцияны табу үшін статистика пайдаланылады- Дарбин-Уотсон статистикасы Дарбин-Уотсон статистикасы DW = 2 (1-r₁) формуламен беріледі

71 Оң таңбалы автокорреляцияда Дарбин-Уотсон статистикасының шекті мағынасы қандай DW ≈ 0

72Теріс таңбалы автокорреляцияда Дарбин-Уотсон статистикасының шекті мағынасы қандай DW ≈ 4

73 Автокорреляция жоқ болғанда Дарбин-Уотсон статистикасының шекті мағынасы қандай DW ≈ 2

74 кездейсоқ мүше дисперсиясының тұрақтылығы – бұл гомоскедастиктілік жағдайында қандай Гаусс- 75 Марковтың нешінші шарты орындалады? Гаусс-Марковтың екінші шарты

76 Егер байқаудан байқауға қарай кездейсоқ мүше дисперсиясы өзгеріп отырса бұл -гетероскедастикалы

77 Әлдебір көрсеткіштің бірнеше ізбе-із мезеттер немесе мерзімдер бойынша мағыналарының жиынтығы - уақыт қатары

78 Уақыт қатарында 2 модель бар

79 Уақыт қатарының модельдерінің қандай түрлерін атауға болады -аддитивтік және мультипликативтік

80 Аддитивтік модель формуламен Y=T+S+E беріледі

81 Мультипликативтік модель формуламен Y=T*S*Eберіледі

82 Түзу сызық түріндегі өсуші немесе кемуші қатар, сонымен бірге үдеулі немесе тежеулі қатар- айдын қатар

83 Маусымдық ауытқуы бар немесе S маусымдық компоненті бар уақыт қатары -маусымдық қатар

84 Уақыт қатарын түзейтін осы қатардың түзу сызығы не болып табылады?T тренды

85 EXCEL ортасында модель құру бойынша регрессияны орындау үшін қандай команданы таңдаймыз- 86 Сервис-Анализ данных-Регрессия

87Бағаланушы теңдіктің статистикалық сапасын тексеру келесі элементтен тұрады:- регрессия теңдігінің әрбір коэффициентінің статистикалық маңызыдылығын тексеру

88 Бағаланушы теңдіктің статистикалық сапасын тексеру келесі элементтен тұрады:

регрессия теңдігінің жалпы сапасын тексеру

89 Бағаланушы теңдіктің статистикалық сапасын тексеру келесі элементтен тұрады теңдікті бағалағанда орындалуы көзделген мәліметтер қасиеттерін тексеру:

90 EXCEL ортасында регрессия коэффициенттерінің бағаларының маңыздылығын тексеру үшін қандай функцияны пайдалана отырып анықтауға болады- СТЬЮДРАСПОБР функциясы

91EXCEL ортасында FРАСПОБР функциясын шақыру командасы қалай орындалады?

92 EXCEL ортасында СТЬЮДРАСПОБР функциясын шақыру командасы Вставка-Функции-Статистические

орындалады

93Детерминация коэффициентінің R² статистикалық маңыздылығын анықтау үшін нөлдік гипотеза тексеріледі. Ол үшін F–статистика келесі формуламен есептеледі (n - бақылау саны, m – түсіндіруші айнымалылар саны):

94 Жұптық түзу сызықтық регрессия теңдігінде Y=a+bX+e регрессияның b коэфициенті үшін нөлдік гипотеза .. Стьюдент статистикасы. арқылы тексеріледі

95 Не үшін нольдік гипотеза регрессиялық модельдің қисаю бұрышының параметріне қатысты бірінші қарастырылатын гипотеза болып табылады- егер қисаю бұрышының шын мағынасы нольге тең болса, онда моделімізді қайта қарап шығу керек болар еді, себебі бұл біз ұсынған түсіндіруші айнымалы мәліметтерде байқалып отырған Ү-тегі ешбір өзгерістерді шын мәнінде түсіндірмейтіндігін білдірер еді

96 Егер екі кездейсоқ шамалар коррелирленбеген болса, онда олар нөлдік ковариациямен сипатталады

97 Көбіне біз айнымаланың дисперсиясына емес оның стандартталған ауытқуына қараймыз, өйткені -дисперсия қарастырап отырған айнымалын өлшем бірлігін квадратымен есептеледі, ал стандарттық ауытқудың өлшем бірлігі айнымалының өлшем бірлігіне тең

98 Үлгілеудің соңғы мақсатын, үлгіде қатысушы факторлар мен көрсеткіштердің жиынын, олардың атқарушы қызметтерін анықтау-қойылымдық

99 Зерттеуші құбылыстың экономикалық негізіне талдау жасау, көбінесе табиғатқа және кездейсоқ құрамдастарға қатысты құралдар: априорлы

100 Үлгінің негізгі түрін таңдау, сонымен қатар оған кіретін байланыстардың пішімі мен құрамы: параметрлеу

101 Қажетті статикалық ақпараттар жиыны, яғни зерттелетін құбылыстардың функцианалдануының түрлі уақыттық немесе кеңістік тактілеріндегі факторлар мен көрсеткіштерді қатысатын мәндерді тіркеу: ақпараттық

102 Үлгінің статикалық талдауы, бірінші кезекте үлгінің белгісіз көрсеткіштерінің бағалануы: үлгінің идентификациясы

103 Нақты және үлгілік мәліметтерді салыстыру, туралықты есептеу үлгінің верификациясы:

104 Үлгілеудің соңғы мақсаттарын анықтау, экзогенді және эндогенді айнымалылардың тізімін анықтау, теңдіктер мен теңсіздіктердің жүйесінің зерттелу құрамын анықтау, бастапқы алдын ала сілтемелерді құрылымдау үлгінің спецификалық мәселесі:

105 Эконометрикалық үлгінің құрылымымен ғана байланысты болатын спецификалық болып табылады үлгінің верификациялау мәселесі:

106 Тәжірибенің нәтижесіне байланысты нақты айнымалы болып табылады және жағдайларға байланысты түрлі мәндерге ие болады кездейсоқ шамалар:

107 Кездейсоқ дискретті шаманың дисперсиясы:

108 Үзілмеген кездейсоқ өлшемдердің үлестіру тығыздығы қалай аталады үлестіру заңы

109 Егер интервалда барлық мүмкін болатын мәндердің кездейсоқ өлшемдеріне арналған болса, үлестіру тығыздығының мәні тұрақты болады

110 Математикалық күту дегеніміз басты жиынтық бойынша орташа мағынаны ю

111 Тәуелді айнымалының жалпы дисперсиясындағы регрессия көмегімен түсіндірілген дисперсия үлесін қандай фактор сипаттайды детерминация коэффиценті

112 Нақты дәрежеде басқарылатын (жоспарланатын), автономды, «сырттан» беріледі - эндогенді

113 Бір-бірімен өзара әрекеттес, маңызды шамада талданатын әлеуметтік – экономикалық жүйенің функционалдануы ішінде және процесте атқарылатын ролі қалыптасатын өзгермелілер- экзогенді

114 Факторлар – аргументтер ролінде немесе түсіндіруші өзгермелі ролінде жүйеде қатысушы= алдын-ала анықталған

115 Гипотезді тексеру кезінде критериден бір-бірден 2 қателік шешу болуы мүмкін

116 Экономикалық құбылыстар мен процестердің өзара қарым-қатынастарына сандық көрініс беретін ғылым бұл - эконометрика

117 Айнымалылар арасындағы белгілі бір уақыт мезетіндегі байланысты тексеретін - Кросс-секциялық регрессия

118 Регрессия теңдігінің параметрлерін табу үшін басқаларына қарағанда жиі пайдаланылатын және неғұрлым жақсы сызықтық жылжымайтын бағалар беретін әдіс неғұрлым аз квадраттар әдісі

119 Коэффициенттердің статистикалық маңыздылығы бағаланушы мағына маңындағы немен өлшенеді вариация дәрежесімен

120 Коэффициенттердің маңыздылық дәрежесін анықтау үшін нені пайдаланылады- t-критериймен

121 Коэффициенттердің стандарттық қателіктері – бұл орташа квадраттық ауытқулар

122 Кездейсоқ шаманың таралу қатарында берілген кездейсоқ шамалар мен олардың ықтималдықтарын пайдалана отырып, математикалық күтімін және дисперциясын тап

123 Екі немесе одан да көп факторлар санымен нәтижеленеді бұл - көптік регерссия

124 Түсіндіруші айнымалылар арасындағы сызықтық функционалдық байланыс бұл – толық мультиколлинеарлық

125 Жеткілікті тар, бірақ түсіндіруші айнымалылар арасындағы функционалдық емес байланыс бұл – жартылай мультиколлинеарлық