Проверка остатков на нормальность распределения.
Описательная статистика для остатков
|
Отстатки |
|
|
Mean (среднее) |
0.000000 |
|
Median (медиана) |
0.628778 |
|
Maximum (максимум) |
14.10934 |
|
Minimum (минимум) |
-17.07952 |
|
Std. Dev. (стандартное отклонение) |
7.294959 |
|
Skewness (коэффициент асимметрии) |
-0.485014 |
|
Kurtosis (коэффициент эксцесса) |
3.137834 |
|
Jarque-Bera (критерий Жарка - Вера) |
1.399930 |
|
Probability (значимость) |
0.496603 |
|
Sum (сумма) |
0.000000 |
|
Sum Sq. Dev. (стандартное отклонение) |
1809.359 |
|
Observations (наблюдения) |
35 |
Так как Probability (значимость) больше 0,05, то гипотеза о нормальном распределении остатков подтверждается. Коэффициент ассиметрии (Skewness) носит левосторонний характер -0.485014, что говорит о преобладании отрицательных остатков над положительными. Отсюда следует вывод, что в ценах на нефть чаще наблюдались резкие падения, чем аналогичные подъемы.
Таким образом, предположение о нормальном распределении остатков позволяет нам строить интервальные прогнозы исходя из определенных доверительных интервалов, точность которых можно проверить. {{
