Информационные технологии прогнозирования состояний экономических объектов, страница 29

3. Какому закону подчиняется совместное распределение двух случайных величин?

4. Что такое условное распределение случайной величины?.

5. Как определяется маргинальное распределение случайной величины?

6. Как определяется функция регрессии?

7. Как определяется полная ошибка случайной величины Y, статистически связанной со случайной величиной X?

8. Каков вид регрессии при нормальном законе распределения случайных величин X и Y?

9. Объясните смысл оптимального стохастического прогноза.

10. Дайте определение корреляционного отношения.

11. Что служит показателем отклонения регрессионной зависимости  от линейной зависимости?

12. Каков вид зависимости предиктора, описываемого множественной линейный регрессией?

13. Каков вид зависимости предиктора, описываемого нелинейный регрессией?

Тренировочные задания

1.  Выразите сезонный компонент Seas_t и циклический компонент Sirc_t помехи в виде моделей стационарных авторегрессий первого порядка (1.1.11). Запишите вид уравнения (1.1.1) для данного случая.

2. Проведите самостоятельный вывод результата (1.1.10) для случая S_t  = a + b₁C_t1 + b₂C_t2. 

3. Используя (1.1.11), выведете зависимость S₄ от a₁, a₂, S₀ и значений помех E₁ , E₂, … E₄ , положив S_-1 = 0.   

4. Выведите самостоятельно  уравнения (1.1.20).

5. Выведите самостоятельно  уравнения (1.1.23).

6. Выведите самостоятельно  уравнения (1.1.24).

Тесты по темам модуля

 (выбрать правильный ответ/ответы из 3-х предлагаемых)

Линейная РАР – модель со стационарными

коэффициентами задается выражением:

1.1    S_t  =  + H_t ;