Авторегрессия первого порядка
 

Здравствуйте уважаемые посетители форума.Возник вопрос по поводу авторегрессии первого порядка. Мне необходимо оценить зависимость некоторого явления, представленного двадцатью наблюдениями Y от времени, представленного значениями X:{1;2;3;...;20}.Я сам придумал этот пример в учебных целях. Y сгенерировал так:где:t - времяAR - ряд {1;2;3;3;2;1;0;-1;-2;-3;-3;-2;-1;0;1;2;3;3;2;1} - сделанный для того, что бы включить в модель авторегрессию.И так, у меня есть 20 наблюдений Y, 20 наблюдений X (или t). Необходимо проверить регрессию на автокорреляцию.Я делал это тремя способами - с помощью обобщенного метода наименьших квадратом, с помощью метода Кокрана-Оркатта (в Excel'е) и с помощью метода Кокрана-Оркатта в программе StatGraphics. Файлы прикреплены в архиве.По результатам, которые Вы можете видеть, у меня возникают вопросы:1). Почему нельзя оценивать обобщенным МНК данную регрессию, ведь в матрице ковариаций (лист 1 в Excel) я учитываю автокорреляцию корреляцию (в теории).2). Результаты, выдаваемые программой Statgraphics не сходятся с результатами, полученными методом Кокрана-Оркатта, только выполненным вручную. Как тогда SG производит расчеты? 3). Все ли я правильно делаю, в смысле преобразования модели по формулам:Заранее огромное спасибо.