Додаток 8

t – розподіл Стьюдента [критичні значення t (a,k) ]

Тести	Рівень значущості a (у процентах)
Двосторонній	50%	20%	10%	5%	2%	1%	0,2%	0,1%
Односторонній	25%	10%	5%	2,5%	1%	0,5%	0,1%	0,05%
k
	1,000	3,078	6,314	12,706	31,821	63,657	318,31	636,62
	0,861	1,886	2,920	4,303	6,965	9,925	22,327	31,598
	0,765	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841	10,214	12,924
	0,741	1,533	2,132	2,776	3,747	4,604	7,173	8,610
	0,727	1,476	2,015	2,571	3,365	4,032	5,893	6,869
	0,718	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	5,208	5,959
	0,711	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499	4,785	5,408
	0,706	1,397	1,860	2,306	2,896	3,355	4,501	5,043
	0,703	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250	4,297	4,781
	0,700	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169	4,144	4,587
	0,697	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106	4,025	4,437
	0,695	1,356	3,782	2,179	2,681	3,055	3,930	4,318
	0,694	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012	3,852	4,221
	0,692	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977	3,787	4,140
	0,691	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947	3,733	4,073
	0,690	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921	3,686	4,015
	0,689	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898	3,646	3,965
	0,688	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878	3,610	3,922
	0,688	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861	3,579	3,883
	0,687	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845	3,552	3,850
	0,686	1,323	1,721	2,080	2,518	2,831	3,527	3,819
	0,686	1,321	1,717	2,074	2,508	2,819	3,505	3,792
	0,685	1,319	1,714	2,069	2,500	2,807	3,485	3,767
	0,685	1,318	1,711	2,064	2,492	2,797	3,467	3,745
	0,684	1,316	1,708	2,060	2,485	2,787	3,450	3,725
	0,684	1,315	1,706	2,056	2,479	2,779	3,435	3,707
	0,684	1,314	1,703	2,052	2,473	2,771	3,421	3,690
	0,683	1,313	1,701	2,048	2,467	2.763	3,408	3,674
	0,683	1,311	1,699	2,045	2,462	2,756	3,396	3,659
	0,683	1,310	1,697	2,042	2,457	2,750	3,385	3,646
	0,681	1,303	1,684	2,021	2,423	2,704	3,307	3,551
	0,679	1,296	1,671	2,000	2,390	2,660	3,232	3,460
	0,677	1,289	1,658	1,980	2,358	2,617	3,160	3,373
¥	0,674	1,282	1,645	1,960	2,326	2,576	3,090	3,291

Додаток 9

c²- розподіл

(критичні значення c² для рівня значущості a та k ступенів вільності)

k	Рівень значущості a (у процентах)
0,1%	1%	2,5%	5%	9,5%	97,5%	99%
	10,8	6,6	5,0	3,8	0,0039	0,001	0,0002
	13,86	9,2	7,4	6,0	0,103	0,051	0,02
	16,2	11,3	9,4	7,8	0,352	0,216	0,115
	18,5	13,3	11,1	9,5	0,711	0,484	0,297
	20,5	15,1	12,8	11,1	1,15	0,831	0,554
	22,5	16,8	14,4	12,6	1,64	1,24	0,872
	24,3	18,5	16,0	14,1	2,17	1,69	1,2
	26,1	20,1	17,5		2,73	2,18	1,7
	27,9	21,7	19,0	16,9	3,33	2,70	2,1
	29,6	23,2	20,5	18,3	3,94	3,25	2,6
	31,3	24,7	21,9	19,7	4,57	3,82	3,1
	32,9	26,2	23,3	21,0	5,23	4,40	3,6
	34,5	27,7	24,7	22,4	5,89	5,01	4,1
	36,1	29,1	26,1	23,7	6,57	5,63	4,7
	37,7	30,6	27,5	25,0	7,26	6,26	5,2
	39,3	32,0	28,8	26,3	7,96	6,91	5,8
	40,8	33,4	30,2	27,6	8,67	7,56	6,4
	42,3	34,8	31,5	28,9	9,39	8,23	7,0
	43,8	36,2	32,9	30,1	10,1	8,91	7,6
	45,3	37,6	34,2	31,4	10,9	9,59	8,3
	46,8	38,9	35,5	32,4	11,6	10,3	8,9
	48,3	40,3	36,8	33,9	12,3	11,0	9,5
	49,7	41 6	38,1	35,2	13,1	11,7	10,2
	51,2	43,0	39,4	36,4	13,8	12,4	10,9
	52,6	44,3	40,6	37,7	14,6	13,1	11,5
	54,1	45,6	41,9	38,9	15,4	13,8	12,2
	55,5	47,0	43,2	40,1	16,2	14,6	12,9
	56,9	48,3	44,5	41,3	16,9	15,3	13,6
	58,3	49,6	45,7	42,6	17,7	16,0	14,3
	59,7	50,9	47,0	43,8	18,5	16,8	15,0

Додаток 10

Основні вбудовані функції системи Eхсеl

(знаходяться у "майстрі функцій f ”)

Математичні функції

КОРЕНЬ(.) – знаходить корінь квадратний із числа.

НАКЛОН(.,.) – знаходить наклон лінії простої лінійної регресії. Вхідними даними є масиви даних Y та X, а вихідним параметром – параметр b* нашої регресійної прямої Y = а* + b*Х.

ОТРЕЗОК(.,.) – знаходить відрізок, що відсікає на вісі ОY лінія простої лінійної регресії. Вхідними даними є масиви даних Y та X, а вихідним параметром – параметр а* нашої регресійної прямої Y = а* + b*Х.

СУММ(.) – знаходить суму всіх чисел указаного масиву (наприклад, стовпчика).

СУММКВ(.) – знаходить суму квадратів усіх чисел указаного масиву.

МУМНОЖ(. _, .) – знаходить добуток матриць. Для цього треба:

1) відмітити поле, де буде знаходитись результат добутку матриць;

2) ввійти у "майстер функцій f". У категоріях вибираємо "математичні", а в функціях – МУМНОЖ. Вводимо адреси матриць, добуток яких знаходимо;

3) для того, щоб отримати на екрані значення добутку матриць, натискаємо спершу клавішу F2, а потім Ctrl+Shift+Еnter.

МОБР(.) – знаходить матрицю, обернену до квадратної матриці. Процедура знаходження оберненої матриці аналогічна процедурі мумнож.

LN(.) – знаходить натуральний логарифм числа.

Категорія «Ссылки и массивы»

ТРАНСП (.) – повертає транспоновану матрицю.

Статистичні функції

СРЗНАЧ(.;.; …) – функція обчислення середнього арифметичного.

FРАСПОБР(a, k₁, k₂) Вхідними параметрами є рівень значущості a і ступені вільності k₁ і k₂, а вихідним параметром F_крит – критичне значення розподілу Фішера–Снедекора з ступенями вільності k₁ і k₂.

СТЬЮДРАСПОБР(.,.) Вхідними параметрами є рівень значущості a і ступені вільності n-k, а вихідним параметром t_крит.– критичне значення розподілу Стьюдента.

Література

Основна

1. Грубер Й. Эконометрия: Введение в эконометрию: Учеб. пособие. – К.: Астарта, 1996. – 398 с.

2. Лещинський О.Л., Рязанцева В.В., Юнькова О.О. Економетрія: Навч. посіб для студ. вищ. навч. закл. – К.: МАУП, 2003. – 208 с.

3. Лугінін О.Є, Білоусова С.В., Білоусов О.М. Економетрія: Навч. посібник. – К.: Центр навчальної літератури, 2005. – 254 с.

4. Лук’яненко І., Краснікова Л. Економетрика. – К.: Знання, 1998. –
493 с.

5. Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: Підручник. – К.: КНЕУ, 2004. – 520 с.

6. Толбатов Ю.А. Економетрика: Підруч. – К.: Четверта Хвиля, 1997. – 319 с.