Задание к Лабораторной работе №2. Проверить и оценить значимость своих моделей регрессии. Парная регрессия : y = ax +b +ε, где ε – ошибка. 1. Построить доверительные интервалы для коэффициентов регрессии a, b. 2. Построить t-статистику (Критерий Стьюденте) для коэффициентов регрессии a, b. 3. Построить критерий Фишера для модели. 4. Проанализировать модель по p-value 5. Провести анализ остатков для модели регрессии по Т.Гаусса-Маркова. Проверить условия: 4.1. Математическое ожидание ошибки ε рано нулю М(𝜀𝑖 )=0, i=1..n 4.2. Дисперсия одинакова для всех D(𝜀𝑖 )=const, i=1..n 4.3. Проверить модель на некоррелированность ошибок, т.е. Cov(𝜀𝑖 , 𝜀𝑗 )=0. (попрарная корр) pandas.Series.autocor 6. Проверить ошибки распределения на нормальность, т.е. ошибки должны быть распределены по нормальному закону с M(ε) =0 и дисперсией 𝜎 2 , ε⁓Нормальное(0, 𝜎 2 ). 7. Сделать прогноз по своей модели. 8. Описать полученные результаты.
