Статистические методы прогнозирования в экономике (тест)
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 3239 |
| Предмет | Статистика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 4 |
| Оглавление | Тест№1: 1 – а) - численность за год увеличивается в 1,022 раза или на 2,2% ; 2 – б) у=372,2-6,4(t+1)-(372.2-6.4t)=-6.4; 3- г) Средний темп роста: =1,079, прогноз у6=10,71,079=11,5453 4- а) С помощью темпов роста прогноз осуществляется по формуле ; 5-б) каждый период уровень ряда увеличивается на , за 2 периода рост составит 2 ; Тест№2: 1-б) модель вида является аддитивной ; 2- а) модель вида является мультипликативной ; 3- а) если период колебаний менее года, ряд содержит сезонную компоненту; 4- б) модель вида является аддитивной ; 5- г) если период колебаний менее года, ряд содержит циклическую компоненту; Тест№3: 1-в) Значение критерия Дарбина-Уотсона ; 2- б) после переноса начала координат в середину ряда коэффициент вычисляется по формуле а1= ; 3- б) коэффициенты полинома вычисляются с помощью МНК; 4- в) Тест Дарбина-Уотсона связан с проверкой гипотезы об отсутствии автокорреляции первого порядка, т.е. автокорреляции между соседними остаточными членами ряда; 5- а) С помощью системы необходимо определить параметры a0,a1,a2 уравнения у=а0+а1t+a2¬t2; Система имеет вид Тест№4: 1- а) Для экспоненциального сглаживания ряда используется рекуррентная формула St = yt + St–1 , где St — значение экспоненциальной средней в момент t; — параметр сглаживания, = сonst, 0 < < 1; = 1 – ; 2- в) 0 < < 1; 3- а) модель Хольта-Уинтерса является моделью с линейным характером тенденции и мультипликативным сезонным эффектом. Эта модель является объединением двухпараметрической модели линейного роста Хольта и сезонной модели Уинтерса; 4- а) модель Хольта является двухпараметрической моделью линейного роста; 5- а) гипотеза H0 об отсутствии автокорреляции отвергается (с вероятностью ошибки, равной ) в пользу гипотезы о положительной автокорреляции; .... |
| Цена, руб. | 400 |