Приложение б
Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости = 0,05
к1 к2 | I | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 12 | 24 |
1 | 161,4462 | 199,4995 | 215,7067 | 224,5833 | 230,1604 | 233,9875 | 236,7669 | 238,8842 | 243,9047 | 249,0524 |
2 | 18,5128 | 19,0000 | 19,1642 | 19,2467 | 19,363 | 19,3295 | 19,3531 | 19,3709 | 19,4125 | 19,4541 |
3 | 10,1280 | 9,5521 | 9,2766 | 9,1172 | 9,0134 | 8,9407 | 8,8867 | 8,8452 | 8,7447 | 8,6385 |
4 | 7,7086 | 6,9443 | 6,5914 | 63882 | 6,2561 | 6,1631 | 6,0942 | 6,0410 | 5,9117 | 5,7744 |
5 | 6,6079 | 5,7861 | 5,4094 | 5,1922 | 5,0503 | 4,9503 | 4,8759 | 4,8183 | 4,6777 | 4,5272 |
6 | 5,9874 | 5,1432 | 4,7571 | 4,5337 | 4,3874 | 4,2839 | 42067 | 4,1468 | 3,9999 | 3,8414 |
7 | 5,5915 | 4,7374 | 4,3468 | 4,1203 | 3,9715 | 3,8660 | 3,7871 | 3,7257 | 3,5747 | 3,4105 |
8 | 53176 | 4,4590 | 4,0662 | 3,8379 | 3,6875 | 3,5806 | 3,5005 | 3,4381 | 3,2839 | 3,1152 |
9 | 5,1174 | 42565 | 3,8625 | 3,6331 | 3,4817 | 3,3738 | 32927 | 3,2296 | 3,0729 | 2,9005 |
10 | 4,9646 | 4,1028 | 3,7083 | 3,4780 | 3,3258 | 3,2172 | 3,1355 | 3,0717 | 2,9130 | 2,7373 |
11 | 4,8443 | 3,9823 | 3,5874 | 33567 | 3,2039 | 3,0946 | 3,01Б | 2,9480 | 2,7876 | 2,6090 |
12 | 4,7472 | 3,8853 | 3,4903 | 3,2592 | 3,1059 | 2,9961 | 2,9134 | 2,8486 | 2,6866 | 2,5055 |
13 | 4,6672 | 3,8056 | 3,4105 | 3,1791 | 3,0254 | 2,9153 | 2,8321 | 2,7669 | 2,6037 | 2,4202 |
14 | 4,6001 | 3,7389 | 3,3439 | 3,1122 | 2,9582 | 2,8477 | 2,7642 | 2,6987 | 2,5342 | 2,3487 |
15 | 4,5431 | 3,6823 | 3,2874 | 3,0556 | 2,9013 | 2,7905 | 2,7066 | 2,6408 | 2,4753 | 2,2878 |
16 | 4,4940 | 3,6337 | 3,2389 | 3,0069 | 2,8524 | 2,7413 | 2,6572 | 2,5911 | 2,4247 | 2,2354 |
17 | 4,4513 | 3,5915 | 3,1968 | 2,9647 | 2,8100 | 2,6987 | 2,6143 | 2,5480 | 2,3807 | 2,1898 |
18 | 4,4139 | 3,5546 | 3,1599 | 2,9277 | 2,7729 | 2,6613 | 2,5767 | 2,5102 | 2,3421 | 2,1497 |
19 | 4,3808 | 3,5219 | 3,1274 | 2,8951 | 2,7401 | 2,6283 | 2,5435 | 2,4768 | 2,3080 | 2,1141 |
20 | 4,3513 | 3,4928 | 3,0984 | 2,8661 | 2,7109 | 2,5990 | 2,5140 | 2,4471 | 2,2776 | 2,0825 |
21 | 4,3248 | 3,4668 | 3,0725 | 2,8401 | 2,6848 | 2,5727 | 2,4876 | 2,4205 | 2,2504 | 2,0540 |
22 | 4,3009 | 3,4434 | 3,0491 | 2,8167 | 2,6613 | 2,5491 | 2,4638 | 2,3965 | 2,2258 | 2,0283 |
23 | 4,2793 | 3,4221 | 3,0280 | 2,7955 | 2,6400 | 2,5277 | 2,4422 | 2,3748 | 2,2036 | 2,0050 |
24 | 42597 | 3,4028 | 3,0088 | 2,7763 | 2,6207 | 2,5082 | 2,4226 | 2,3551 | 2,1834 | 1,9838 |
25 | 4,2417 | 33852 | 2,9912 | 2,7587 | 2,6030 | 2,4904 | 2,4047 | 2,3371 | 2,1649 | 1,9643 |
26 | 4,2252 | 3,3690 | 2,9752 | 2,7426 | 2,5868 | 2,4741 | 2,3883 | 2,3205 | 2,1479 | 1,9464 |
27 | 4,2100 | 3,3541 | 2,9603 | 2,7278 | 2,5719 | 2,4591 | 2,3732 | 2,3053 | 2,1323 | 1,9299 |
28 | 4,1960 | 3,3404 | 2,9467 | 2,7141 | 2,5581 | 2,4453 | 2,3593 | 2,2913 | 2,1179 | 1,9147 |
29 | 4,1830 | 3,3277 | 2,9340 | 2,7014 | 2,5454 | 2,4324 | 2,3463 | 2,2782 | 2,1045 | 1,9005 |
30 | 4,1709 | 3,3158 | 2,9223 | 2,6896 | 2,5336 | 2,4205 | 2,3343 | 2,2652 | 2,0921 | 1,8874 |
35 | 4,1213 | 3,2674 | 2,8742 | 2,6415 | 2,4851 | 2,3718 | 2,2852 | 2,2167 | 2,0411 | 1,8332 |
40 | 4,0847 | 3,2317 | 2,8387 | 2,6060 | 2,4495 | 2,3359 | 2,2490 | 2,1802 | 2,0035 | 1,7929 |
45 | 4,0566 | 3,2043 | 2,8115 | 2,5787 | 2,4221 | 2,3083 | 2,2212 | 2,1521 | 1,9745 | 1,7618 |
50 | 4,0343 | 3,1826 | 2,7900 | 23572 | 2,4004 | 2,2864 | 2,1992 | 2,1299 | 1,9515 | 1,7371 |
60 | 4,0012 | 3,1504 | 2,7581 | 2,5252 | 2,3683 | 2,2541 | 2,1665 | 2,0970 | 1,9174 | 1,7001 |
70 | 3,9778 | 3,1277 | 2,7355 | 2,5027 | 2,3456 | 2,2312 | 2,1435 | 2,0737 | 1,8932 | 1,6738 |
80 | 3,9604 | 3,1108 | 2,7188 | 2.48S9 | 2,3287 | 2,2142 | 2,1263 | 2,0564 | 1,8753 | 1,6542 |
90 | 3,9469 | 3,0977 | 2,7058 | 2,4729 | 2,3157 | 2,2011 | 2,1131 | 2,0430 | 1,8613 | 1,6389 |
100 | 3,9362 | 3,0873 | 2,6955 | 2,4626 | 2,3053 | 2,1906 | 2,1025 | 2,0323 | 1,8503 | 1,6267 |
125 | 3,9169 | 3,0687 | 2,6771 | 2,4442 | 2,2868 | 2,1719 | 2,0836 | 2,0133 | 1,8304 | 1,6048 |
150 | 3,9042 | 3,0564 | 2,6649 | 2,4320 | 2,2745 | 2,1595 | 2,0711 | 2,0006 | 1,8172 | 1,5902 |
200 | 3,8884 | 3,0411 | 2,6498 | 2,4168 | 2,2592 | 2,1441 | 2,0556 | 1,9849 | 1,8008 | 1,5720 |
- Решение задач корреляционного и регрессионного анализа временных моделей
- Брянск 2007
- Содержание
- Введение
- Элементы анализа и прогнозирования временных рядов
- Основные понятия и определения
- Анализ временных рядов
- Построение линий тренда
- Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа временных моделей
- Построение системы показателей
- Выбор вида модели и оценка ее параметров
- Проверка качества модели
- Оценка на основе модели влияния отдельных факторов на зависимую переменную
- Использование многофакторных моделей для анализа и прогнозирования развития технических систем
- Пример выполнения задания с помощью пакета анализа Excel
- Варианты заданий контрольной работы № 2
- Литература
- Приложение а
- Приложение б
- Приложение в