Лабораторная работа 1. Модели парной линейной регрессии

Основные встроенные статистические функции MS Excel. Вычисление параметров парной линейной регрессии как непосредственно по формулам МНК-оценок, так с помощью встроенных функций MS Excel. Интерпретация коэффициентов регрессии. Графические программные средства, построение поля корреляции и прямой линии регрессии. Вычисление коэффициента корреляции, проверка статистической значимости.

Критерий Фишера. Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова. Проверка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его интерпретация. Средняя ошибка аппроксимации. Использование модуля «Анализ данных: регрессия» MS Excel. Эконометрическая модель парной линейной регрессии «Цена-спрос». Интервальные оценки параметров и функции регрессии.

Лабораторная работа 2. Модели множественной регрессии.

Основные встроенные статистические функции MS Excel. Вычисление параметров множественной линейной регрессии как непосредственно по формулам МНК-оценок с помощью матричных функций (МУМНОЖ, МОПРЕД, МОБР) и формул массива, так с помощью модуля «Анализ данных» MS Excel.

Проверка мультиколлинеарности. Частная корреляция. Коэффициент детерминации, его интерпретация. Вычисление коэффициента множественной корреляции, проверка статистической значимости. Проверка значимости уравнения регрессии.

Критерий Фишера. Использование модуля «Анализ данных» MS Excel. Интервальные оценки параметров и функции регрессии.

Обзор тестов на гетероскедастичность (ранговой корреляции Спирмена, Голдфелда-Квандта, Уайта, Глейзера). Устранение гетероскедастичности.

Положительная и отрицательная автокорреляция. Тест Дарбина-Уотсона. Тест серий (Бруша-Годфри). Тест Льюига-Бокса.