Для оценки параметров этой модели согласно методу Алмон необходимо задать степень аппроксимирующего полинома Для решения используем соответствующую процедуру ППП Statistica Порядок расчетов следующий:

1) введите исходные данные или откройте существующий файл другого формата, содержащий анализируемые данные, в опции Data Management в окне переключения модулей (рис. 4.16). Если создаете новый файл данных, в соответствующих ячейках укажите количество строк и столбцов. В нашем случае - 2 столбца, 36 строк;

STATISTICA Module Switcher

ШЛ Basic Statistics/Tables Nonpaiametiics/Distiib. В AN OVA/MAN OVA Linear Regression

Nonlinear Estimation .ilTime Series/Forecasting Cluster Analysis

Data Management/MFM

Factor Analysis

Spreadsheet-based data management is irtegraled into all modules, thi module includes global data restructuring facilities Quick MML language, import export, merge, split, sort, standardize, missing data replace, verify, and all Megafile Manager (MFM) facilities.

S.witchTo Customize Ijgt...

End Switch I о ICancel

Рис. 4.16. Окно переключения модулей

2) из модуля управления данными перейдите в модуль анализа временньк рядов, выбрав в меню пункт Time Series / Forecasting;

Щ) I line Seiies Analysi

Vaiiable Long vwiable lienet) name

Nuiiibei of backups per vaiiable (seiie<) ARIMA (Box t Jenkins) t autoconelalion ~

Al selecled vaiabtes s«ies) will be read inlo memoiy and will be available fof analysis The analyses (eg tiansfotmalions) will

be perloiiTied on Ihe NgHighted vaiiable Tiansloimed vanables (sedes) wiii automaticatty be added lo Ihe list To edit a short oi long vaiiable nanw double click on it To

Lock variables (so that they will not be overwritten by stiisequent ttansforrrtions) dixible dick on the Lock cokimn f Replace missmg data with -

Oveiall ni£an

С Intefpolalion fion adiacent points

Г iiean of N adacent points. N 1 Г Median of N adiacenl pmnls. N 2 Г Piedicled values fion Imeai liend legiession

Рис. 4.17. Окно анализа временных рядов

3)откройте файл, содержащий данные - Open Data (рис. 4.17);

4)вьщелите все переменные, используемые для анализа, - Variables. Щелкните по кнопке ОК (рис. 4.18).

Select the variables for the time series analyses

Select variables (max=20):

Рис. 4.18 Выбор переменных для анализа

5) щелкните по кнопке Distributed lags analysis (см. рис. 4.17);

Lock Variable ton

Auloconelatiom

Lag length. {3 Method

Й Alpha (higMighteig)-\Щ

С Unconstrained fiolynomlal lags

< А1шап polynomial lags, order (p<lag)- IF"

R While noise standard errors

Nunberoflags.llS

Рис. 4.19. Окно анализа моделей с распределенными лагами

6)в окне Distributed Lags Analysis (рис. 4.19) вьщелите название зависимой переменной, в появляющемся окне Independent variable -название независимой переменной. В ячейке Lag length укажите значение максимального лага, в ячейке Almon polynomial lags - степень аппроксимирующего полинома. Степень полинома не должна превышать значение максимального лага. Щелкните по кнопке ОК (Begin analysis);

7)результаты расчетов - оценки регрессионных коэффициентов и значимость уравнения - приведены на рис. 4.20 и 4.21.

£опНпи

order 2 R- 9989 R-sguaje 9978 К 33

248329467570 127333358077 134552413965

Standard Error

056425825634 038373937674 037418913113 058996550997

Л1 Ш.

8 817606775913 6 471305334349 3 402914394983 2 280682712664

000000001057 0000004409S3 001965520839 030099210887

Рис. 4.20. Оценки параметров уравнения с распределенным лагом