Линейная регрессия и метод наименьших квадратов (зависимая переменная - потребление электроэнергии в США, количество наблюдений - 437), страница 3

  9 авг                  3.9950041667  6.512370074    0.6134485788  [0.5399]

 10 сент                -102.77131722  6.512370074   -15.780939359  [0.0000]

 11 окт                 -131.88271583  6.512370074   -20.251108941  [0.0000]

 12 ноя                 -124.45650222  6.512370074   -19.110784677  [0.0000]

    R^2adj. = 81.332936338%   DW = 2.2879

    R^2 = 81.803894366%       S.E. = 27.629646245

Автокорреляционные функции новых остатков быстро затухают, и уже при k>4 принимают в основном статистически незначимые значения. Спектр остатков относительно равномерен. Это указывает на стационарность остатков. Статистика Спирмена, равная (-0,0255) и (-0,0179) соответственно, также указывает на стационарность. Модель хорошо описывает поведение процесса. Значения  R^2, статистики Спирмена и вид автокорреляционной функции свидетельствуют в пользу выбора 2ой модели (m=4, p=3 )
Спектральный анализ:

Частота              Плотность           Н. граница       В. граница

0.0029761905     47.436591284     31.79637674    78.345322447

x : 1 sin(0.00297619*t) cos(0.00297619*t)

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            1434.0007048  88.736918085   16.160136454  [0.0000]

  2 sin(0.00297619*t)    353.92440979  59.107582189   5.9878004933  [0.0000]

  3 cos(0.00297619*t)   -668.17151309  76.245003259  -8.7634793695  [0.0000]

    R^2adj. = 80.621448572%   DW = 0.7479

    R^2 = 80.71034101%        S.E. = 121.59917187

    Сумма квадратов остатков:  6417279.63253216

    Максимум логарифмической функции правдоподобия: -2716.49004617852

    AIC =  12.446178701        BIC =  12.474187396

Частота               Плотность           Н. граница          В. граница

0.0833333333     14.489947159       9.7124984393     23.931306017

0.1666666667     11.259999302       7.5474896113     18.596788939

0.4166666667     0.9521589744       0.6382247258     1.572566659

x2 : sin(0.08333*t) cos(0.08333*t) sin(0.1666*t) cos(0.1666*t) sin(0.4166*t) cos(0.4166*t)

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 sin(0.08333*t)      -7.7005594366  8.2008447301  -0.9389958827  [0.3482]

  2 cos(0.08333*t)       4.0143039727  8.282776264    0.4846568161  [0.6282]

  3 sin(0.1666*t)       -1.896165934   8.2654762765  -0.2294079458  [0.8187]

  4 cos(0.1666*t)        2.0770447345  8.2149731471   0.2528364606  [0.8005]

  5 sin(0.4166*t)       -3.1344391329  8.2322718243  -0.3807501987  [0.7036]

  6 cos(0.4166*t)        8.2431080598  8.2365092164   1.0008011699  [0.3175]

    R^2adj. =-0.6129407697%   DW = 0.7512

    R^2 = 0.5408773584%       S.E. = 121.69119584

    Сумма квадратов остатков:  6382570.01997407

    Максимум логарифмической функции правдоподобия: -2715.30502148846

    AIC =  12.454485224        BIC =  12.510502614

  x : 1  sin(0.002976*t) cos(0.002976*t) sin(0.08333*t) cos(0.08333*t) sin(0.1666*t) cos(0.1666*t) sin(0.4166*t) cos(0.4166*t)

  Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            1443.4400114  89.791144384   16.075527507  [0.0000]

  2 sin(0.002976*t)      347.21548427  59.776969477   5.8085160106  [0.0000]

  3 cos(0.002976*t)     -675.31931755  77.116531984  -8.7571276895  [0.0000]

  4 sin(0.08333*t)      -7.8014791066  8.2746481671  -0.9428170176  [0.3463]

  5 cos(0.08333*t)       4.0618847908  8.3547148846   0.4861787442  [0.6271]

  6 sin(0.1666*t)       -1.985200504   8.3273219138  -0.2383960323  [0.8117]

  7 cos(0.1666*t)        2.0987951335  8.2496580041   0.2544099564  [0.7993]

  8 sin(0.4166*t)       -3.1471820703  8.2633423318  -0.3808606668  [0.7035]

  9 cos(0.4166*t)        8.2457574536  8.2652085102   0.9976466345  [0.3190]

    R^2adj. = 80.456838231%   DW = 0.7512

    R^2 = 80.815428355%       S.E. = 122.11453943