2015-05-18
642
(k1 – число степеней свободы большей дисперсии,
k2 – число степеней свободы меньшей дисперсии)
Уровень значимости α = 0,05
| k2 | k1 | ||||||||
| ∞ | |||||||||
| ∞ | 18,51 10,13 7,71 6,61 5,99 5,59 5,32 5,12 4,96 4,84 4,75 4,67 4,60 4,54 4,49 4,45 4,41 4,38 4,35 4,32 4,30 4,28 4,26 4,24 4,22 4,21 4,19 4,18 4,17 4,00 3,84 | 19,00 9,55 6,94 5,79 5,14 4,74 4,46 4,26 4,10 3,98 3,88 3,80 3,74 3,68 3,63 3,59 3,55 3,52 3,49 3,47 3,44 3,42 3,40 3,38 3,37 3,35 3,34 3,33 3,32 3,15 2,99 | 19,16 9,28 6,59 5,41 4,76 4,35 4,07 3,86 3,71 3,59 3,49 3,41 3,34 3,29 3,24 3,20 3,16 3,13 3,10 3,07 3,05 3,03 3,01 2,99 2,98 2,96 2,95 2,93 2,92 2,76 2,60 | 19,25 9,12 6,36 5,19 4,53 4,12 3,84 3,63 3,48 3,36 3,26 3,18 3,11 3,06 3,01 2,96 2,93 2,90 2,87 2,84 2,82 2,80 2,78 2,76 2,74 2,73 2,71 2,70 2,69 2,52 2,37 | 19,33 8,94 6,16 4,95 4,28 3,87 3,58 3,37 3,22 3,09 3,00 2,92 2,85 2,79 2,74 2,70 2,66 2,63 2,60 2,57 2,55 2,53 2,51 2,49 2,47 2,46 2,44 2,43 2,42 2,25 2,09 | 19,37 8,84 6,04 4,82 4,15 3,73 3,44 3,23 3,07 2,95 2,85 2,77 2,70 2,64 2,59 2,55 2,51 2,48 2,45 2,42 2,40 2,38 2,36 2,34 2,32 2,30 2,29 2,28 2,27 2,10 1,94 | 19,41 8,74 5,91 4,68 4,00 3,57 3,28 3,07 2,91 2,79 2,69 2,60 2,53 2,84 2,42 2,38 2,34 2,31 2,28 2,25 2,23 2,20 2,18 2,16 2,15 2,13 2,12 2,10 2,09 1,92 1,75 | 249,0 19,45 8,64 5,77 4,53 3,84 3,41 3,12 2,90 2,74 2,61 2,50 2,42 2,35 2,29 2,24 2,19 2,15 2,11 2,08 2,05 2,03 2,00 1,98 1,96 1,95 1,93 1,91 1,90 1,89 1,70 1,52 | 253,3 19,5 8,53 5,63 4,36 3,67 3,23 2,99 2,71 2,54 2,40 2,30 2,21 2,18 2,07 2,04 1,96 1,92 1,88 1,84 1,82 1,78 1,76 1,73 1,71 1,69 1,67 1,65 1,64 1,62 1,39 1,03 |
Таблица 1
|
|
|
Примерное распределение учебного времени по темам дисциплины
(в учебных часах)
| Наименование темы | Всего заочное (очное) | В том числе | Литература | ||
| само-стоя-тель-но | с преподава-телем | ||||
| лек-ции | прак-тики | ||||
| 1. Линейная модель множественной регрессии | 10 () | 7 () | 1 () | 2 () | 1) с. 154-158; 2) с. 90-128; 3) с. 49-105 |
| 2. Метод наименьших квадратов | 10 () | 7 () | 1 () | 2 () | 1) с. 109-120; 2) с. 21-22, 42-43, 63-64, 95, 180, 217; 3) с. 5-6, 49-50, 106-138 |
| 3. Показатели качества регрессии | 10,5 () | 7 () | 1,5 () | 2 () | 1) с. 121-153, 166-198; 2) с. 48-57, 129-141; 3) с. 6-9, 51-56 |
| 4. Свойства оценок метода наименьших квадратов | 7 () | 7 () | – () | – () | 1) с. 63-67, 124, 351-354; 2) с. 155-156 |
| 5. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокорреляционными остатками | 7 () | 6 () | 1 () | – () | 1) с. 230-270, 324-326; 2) с. 156-169, 272-282; 3) с. 55, 139-140 |
| 6. Обобщенный метод наименьших квадратов | 6 () | 6 () | – () | – () | 1) с. 240-244; 2) с. 169-174 |
| 7. Регрессионные модели с переменной структурой | 8 () | 8 () | – () | – () | 2) с. 255-262 |
| 8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация | 6,5 () | 6 () | 0,5 () | – () | 1) с. 200-229; 2) с. 62-83; 3) с. 5-6, 12-14 |
| 9. Характеристики временных рядов | 11,5 () | 7 () | 2,5 () | 2 () | 1) с. 310-345; 2) с. 225-282; 3) с. 137-186 |
| 10. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация | 8 () | 8 () | – () | – () | 1) с. 292-295; 2) с. 282-289 |
| 11. Система линейных одновременных уравнений | 18,5 () | 14 () | 2,5 () | 2 () | 1) с. 346-377; 2) с. 177-193, 204-224; 3) с. 106-136 |
| 12. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов | 7 () | 7 () | – () | – () | 1) с. 354-356, 367-369; 2) с. 193-204; 3) с. 107-108 |
| Всего: | () | () | () | () |
|
|
|
