{"id":339719,"date":"2022-10-14T15:00:27","date_gmt":"2022-10-14T15:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=339719"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=339719","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 Python<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><strong><em><u>\u041f\u041e\u0421\u0422\u0410\u041d\u041e\u0412\u041a\u0410 \u0417\u0410\u0414\u0410\u0427\u0418<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 (Durbin\u2013Watson statistic)<\/strong> &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 <strong>python<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 <strong>Linear Regression<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html<\/a>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>statsmodels.stats.stattools.durbin_watson<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.stattools.durbin_watson.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.stattools.durbin_watson.html<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b <strong>python<\/strong> \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438: \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 <strong>[1; 2]<\/strong> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a>). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>python<\/strong>, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0432 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 <strong>DataScience<\/strong>.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u043a\u043e\u0441\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u0434\u0432\u0443\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440.) \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h4>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <strong>my_module__stat.py<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub (<a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/MyModulePython\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/AANazarov\/MyModulePython<\/a>).<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>graph_plot_sns_np<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_plot_sns<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>regression_error_metrics<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_hist_boxplot_probplot_sns<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>; \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c (h &#8212; hist, b &#8212; boxplot, p &#8212; probplot);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>norm_distr_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Goldfeld_Quandt_test<\/strong>, <strong>Breush_Pagan_test<\/strong>, <strong>White_test<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430, \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 \u0438 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_pair_predict_plot_sns<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438) \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <strong>X<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>Durbin_Watson_test<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043e\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>my_module__stat.py<\/strong>).<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041e\u0421\u041d\u041e\u0412\u042b \u0422\u0415\u041e\u0420\u0418\u0418<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u0440\u043f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432 [1, \u0441.659], [2, \u0441.117], [3, \u0441.239], [4, \u0441.188], \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%94%D0%B0%D1%80%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%E2%80%94_%D0%A3%D0%BE%D1%82%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439_\u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430_\u2014_\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"y_i = b_0 + \\displaystyle\\sum_{j=1}^{m} b_j x_{ij} + \\varepsilon_i, \\quad i=\\overline{1,n}\" alt=\"y_i = b_0 + \\displaystyle\\sum_{j=1}^{m} b_j x_{ij} + \\varepsilon_i, \\quad i=\\overline{1,n}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/55b\/c07\/030\/55bc07030dc04e6a1a28a4b3702e3519.svg\" width=\"283\" height=\"59\"\/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\widehat{y}_i = b_0 + \\displaystyle\\sum_{j=1}^{m} b_j x_{ij}, \\quad i=\\overline{1,n}\" alt=\"\\widehat{y}_i = b_0 + \\displaystyle\\sum_{j=1}^{m} b_j x_{ij}, \\quad i=\\overline{1,n}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/80b\/512\/5ab\/80b5125ab91c394631dd4b203efa91be.svg\" width=\"245\" height=\"59\"\/><\/p>\n<p>\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\textbf{Y} = \\textbf{X}b + \\varepsilon\" alt=\"\\textbf{Y} = \\textbf{X}b + \\varepsilon\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6bf\/d9f\/78a\/6bfd9f78a599403c14c75d14ff0ae877.svg\" width=\"100\" height=\"18\"\/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\widehat{\\textbf{Y}} = \\textbf{X}b\" alt=\"\\widehat{\\textbf{Y}} = \\textbf{X}b\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/77e\/0e3\/0d6\/77e0e30d66089e6765844640b7753df4.svg\" width=\"70\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b <strong>\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 1-\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430<\/strong> [2, \u0441.111]:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\varepsilon_i = \\rho \\varepsilon_{i-1} + \\delta_i, \\quad i=\\overline{2,n}\" alt=\"\\varepsilon_i = \\rho \\varepsilon_{i-1} + \\delta_i, \\quad i=\\overline{2,n}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d8b\/151\/e2b\/d8b151e2bd49da7fe5a909f4d241fd98.svg\" width=\"214\" height=\"27\"\/><\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\rho\" alt=\"\\rho\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7b6\/563\/bc8\/7b6563bc8a3b46e2877c5e0cd1a77d60.svg\" width=\"10\" height=\"16\"\/> &#8212; \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"|\\rho|&lt;1\" alt=\"|\\rho|&lt;1\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2bd\/4dd\/db3\/2bd4dddb3f959c22ff8a3be4483b0e39.svg\" width=\"56\" height=\"22\"\/>), \u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\delta_i\" alt=\"\\delta_i\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2c6\/fea\/f55\/2c6feaf5535841d56cf16c184cb2d402.svg\" width=\"15\" height=\"20\"\/> \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u044a\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442.\u0435. \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0443\u043b\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439):<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"E(\\delta_i)=0\" alt=\"E(\\delta_i)=0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/47d\/e57\/134\/47de57134f77467b7f39845444f0e362.svg\" width=\"80\" height=\"22\"\/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"E(\\delta_i\\delta_j)=\\begin{cases}{\\sigma_0}^2, &amp; \\quad i=j \\\\0, &amp; \\quad i \\neq j\\end{cases}\" alt=\"E(\\delta_i\\delta_j)=\\begin{cases}{\\sigma_0}^2, &amp; \\quad i=j \\\\0, &amp; \\quad i \\neq j\\end{cases}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/670\/737\/052\/6707370529a90d383a382b71565432c7.svg\" width=\"220\" height=\"49\"\/><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430<\/strong> \u043e\u0431 <u>\u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438<\/u>:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\begin{aligned} \\qquad H_0: \\rho = 0 \\end{aligned}\" alt=\"\\begin{aligned} \\qquad H_0: \\rho = 0 \\end{aligned}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bf6\/6db\/294\/bf66db29405e83511204459fb2d933ae.svg\" width=\"131\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p><strong>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u043e\u0439<\/strong> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho &lt; 0 \\end{aligned}\" alt=\"\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho &lt; 0 \\end{aligned}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/223\/c52\/703\/223c527034b1d6c9f8d5055cd903c4fa.svg\" width=\"131\" height=\"22\"\/><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><img class=\"formula inline\" source=\"\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho > 0 \\end{aligned}&#187; alt=&#187;\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho > 0 \\end{aligned}&#187; src=&#187;https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/60f\/d5e\/953\/60fd5e953c0c939c6bd31c501d1a284b.svg&#187; width=&#187;131&#8243; height=&#187;22&#8243;\/><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 (\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho \\neq 0 \\end{aligned}\" alt=\"\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho \\neq 0 \\end{aligned}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e30\/7ee\/5db\/e307ee5dbe0098b901a6effc38695cc3.svg\" width=\"131\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"DW_{calc} = \\frac {\\displaystyle\\sum_{i=2}^{n} (\\varepsilon_i - \\varepsilon_{i-1})^2} {{\\displaystyle\\sum_{i=1}^{n} {\\varepsilon_i}^2}}\" alt=\"DW_{calc} = \\frac {\\displaystyle\\sum_{i=2}^{n} (\\varepsilon_i - \\varepsilon_{i-1})^2} {{\\displaystyle\\sum_{i=1}^{n} {\\varepsilon_i}^2}}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6e1\/2e8\/f5a\/6e12e8f5a5810e720f3edb3dc3f648c8.svg\" width=\"216\" height=\"118\"\/><\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\varepsilon_i = y_i - \\widehat{y}_i\" alt=\"\\varepsilon_i = y_i - \\widehat{y}_i\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/63f\/29d\/bc0\/63f29dbc01a614fd43b902ee95c6b226.svg\" width=\"98\" height=\"21\"\/> &#8212; \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 (\u043d\u0435\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438) \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c (\u0441\u043c. [1, \u0441.659],  [2, \u0441.402], [3, \u0441.291]) \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\alpha_{level}\" alt=\"\\alpha_{level}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/77e\/f21\/4f4\/77ef214f4ff530f404a49ea075b0ae4c.svg\" width=\"42\" height=\"15\"\/> (5%, 2.5%, 1%), \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"m\" alt=\"m\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ccf\/aaf\/362\/ccfaaf362e12200f2a497de666507b46.svg\" width=\"17\" height=\"12\"\/> (\u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"b_0\" alt=\"b_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ba\/227\/860\/0ba227860fb9d533b8750d0d1494a409.svg\" width=\"17\" height=\"20\"\/>) (\u043e\u0442 1 \u0434\u043e 5) \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"n\" alt=\"n\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/742\/559\/b98\/742559b98c29a6179365bbc3e6a985ec.svg\" width=\"12\" height=\"12\"\/> (\u043e\u0442 15 \u0434\u043e 100) \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f <strong>\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430<\/strong>: <u>\u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439<\/u> <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"d_L\" alt=\"d_L\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b2a\/085\/802\/b2a0858027f45f49e23a7a7b0ea68b17.svg\" width=\"21\" height=\"19\"\/> \u0438 <u>\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439<\/u> <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"d_U\" alt=\"d_U\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7a2\/ac8\/6bb\/7a2ac86bb9de45399a24565288e2444b.svg\" width=\"22\" height=\"20\"\/> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e &#8212; \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 <u>\u043f\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439<\/u> \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_0\" alt=\"H_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/627\/9a1\/022\/6279a1022c9e224548228b0592706b30.svg\" width=\"25\" height=\"20\"\/> \u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_1\" alt=\"H_1\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cef\/888\/0e7\/cef8880e7723d3449a79b9619c445d4a.svg\" width=\"25\" height=\"19\"\/> \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"DW_{calc}\" alt=\"DW_{calc}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a02\/8a6\/3ce\/a028a63ce038c05bb8c3027f460399fb.svg\" width=\"59\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"0 \\leq DW_{calc} &lt; d_L\" alt=\"0 \\leq DW_{calc} &lt; d_L\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/be6\/436\/d50\/be6436d507c94cef8ef2b274a0e1833b.svg\" width=\"141\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_0\" alt=\"H_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/22b\/e29\/bdd\/22be29bdd0fb5df39cb988ccab46cacd.svg\" width=\"25\" height=\"20\"\/>, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <img class=\"formula inline\" source=\"H_1: \\rho > 0&#8243; alt=&#187;H_1: \\rho > 0&#8243; src=&#187;https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ae\/f82\/a45\/0aef82a45bb6712e44d797fc740367e4.svg&#187; width=&#187;86&#8243; height=&#187;21&#8243;\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"d_L \\leq DW_{calc} \\leq d_U\" alt=\"d_L \\leq DW_{calc} \\leq d_U\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/058\/0a2\/271\/0580a22714703603b955f77068a7302d.svg\" width=\"154\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"d_U &lt; DW_{calc} &lt; 4-d_U\" alt=\"d_U &lt; DW_{calc} &lt; 4-d_U\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/76b\/788\/673\/76b788673367470460534b27e8ab2f05.svg\" width=\"189\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_0\" alt=\"H_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/759\/28d\/5e8\/75928d5e8a979b66a20b57de06ce3319.svg\" width=\"25\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"4-d_U \\leq DW_{calc} \\leq 4-d_L\" alt=\"4-d_U \\leq DW_{calc} \\leq 4-d_L\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d03\/844\/79e\/d0384479e8cdc0e7f96bdd58324363f4.svg\" width=\"221\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"4-d_L &lt; DW_{calc} \\leq 4\" alt=\"4-d_L &lt; DW_{calc} \\leq 4\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a1a\/c84\/a14\/a1ac84a14595126c3fe557da41173a14.svg\" width=\"175\" height=\"20\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_0\" alt=\"H_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3f7\/306\/78b\/3f730678b09027b4454db38085cc7743.svg\" width=\"25\" height=\"20\"\/>, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"H_1: \\rho &lt; 0\" alt=\"H_1: \\rho &lt; 0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dba\/09d\/54e\/dba09d54e12cd80193871dba3a703f3e.svg\" width=\"86\" height=\"21\"\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u0430\u044f \u043c\u043d\u0435\u043c\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 [3, \u0441.240]:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/c1f\/117\/e21\/c1f117e2155d6c78bbead9d27dcc22a9.jpg\" width=\"757\" height=\"178\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c1f\/117\/e21\/c1f117e2155d6c78bbead9d27dcc22a9.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430:<\/u><\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043e\u0442 15 \u0434\u043e 100, \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043d\u0435 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 &#8212; \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u0440\u0443\u0431\u044b\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e\u043c: \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 <strong>[1; 2]<\/strong> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e 1-\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430. \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 &#8212; \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\textbf{X}\" alt=\"\\textbf{X}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a73\/d67\/bfb\/a73d67bfbcf913a60db4c6e0bd056426.svg\" width=\"17\" height=\"17\"\/> \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\varepsilon\" alt=\"\\varepsilon\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/350\/f09\/3b7\/350f093b7bc23ed687b0a573fb54acc8.svg\" width=\"9\" height=\"12\"\/> \u043d\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 [4, \u0441.191].<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"b_0\" alt=\"b_0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a07\/f1a\/cb5\/a07f1acb50d704c6b1efa859c120d1d5.svg\" width=\"17\" height=\"20\"\/>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043e\u043d\u0443 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"DW_{calc} \\approx 2 \\cdot (1-\\rho)\" alt=\"DW_{calc} \\approx 2 \\cdot (1-\\rho)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/294\/ba7\/982\/294ba79821344cbde07485adef1da77e.svg\" width=\"167\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u0442\u0435\u0441\u0442 \u0411\u0440\u043e\u0439\u0448\u0430-\u0413\u043e\u0434\u0444\u0440\u0438, \u041b\u044c\u044e\u043d\u0433\u0430-\u0411\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0438 \u043f\u0440.).<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u043b\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0441\u0442\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 <strong>python<\/strong>. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041e\u0426\u0418\u0424\u0420\u041e\u0412\u041a\u0410 \u0422\u0410\u0411\u041b\u0418\u0427\u041d\u042b\u0425 \u0417\u041d\u0410\u0427\u0415\u041d\u0418\u0419 \u0421\u0422\u0410\u0422\u0418\u0421\u0422\u0418\u041a\u0418 \u041a\u0420\u0418\u0422\u0415\u0420\u0418\u042f \u0414\u0410\u0420\u0411\u0418\u041d\u0410-\u0423\u041e\u0422\u0421\u041e\u041d\u0410<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b, \u0445\u043e\u0442\u044f, \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e, \u0430 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u043d\u0435\u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 <strong>python<\/strong>. \u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b. \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u0445 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 (\u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e-\u0447\u0430\u0441\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044f \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 <strong>python<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c. \u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a &#8212; \u0442\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e. \u042f \u0436\u0435 \u044d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430 \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0414\u0430\u0432\u043e\u0441\u0430 \u0421\u0438\u0432\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0438\u0437 &#171;\u0418\u0433\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u043e\u043b\u043e\u0432&#187;: &#171;\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435&#187;.<\/p>\n<p><strong><u>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439:<\/u><\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 [3, \u0441.290-292].<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 jpg-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 (<strong>Durbin_Watson_test_1.jpg<\/strong>, <strong>Durbin_Watson_test_2.jpg<\/strong>, <strong>Durbin_Watson_test_3.jpg<\/strong>) \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <strong>text_processing<\/strong>, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c <strong>.ipynb-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/312\/efc\/ec0\/312efcec0c9d77e1eccb33c05c1a865a.jpg\" width=\"579\" height=\"913\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/312\/efc\/ec0\/312efcec0c9d77e1eccb33c05c1a865a.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/3d0\/e92\/5f0\/3d0e925f00b88e26d46769d050e9c657.jpg\" width=\"569\" height=\"909\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3d0\/e92\/5f0\/3d0e925f00b88e26d46769d050e9c657.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/9e1\/20d\/cb1\/9e120dcb1b813ff537d86f21ba161ffc.jpg\" width=\"557\" height=\"909\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9e1\/20d\/cb1\/9e120dcb1b813ff537d86f21ba161ffc.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/convertio.co\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/convertio.co\/<\/a>), \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b <strong>Durbin-Watson-test-1.ocr.txt<\/strong>, <strong>Durbin-Watson-test-2.ocr.txt<\/strong>, <strong>Durbin-Watson-test-3.ocr.txt<\/strong> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <strong>text_processing<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-1.ocr.txt') as f1:     Durbin_Watson_test_1 = f1.readlines() display(Durbin_Watson_test_1, type(Durbin_Watson_test_1), len(Durbin_Watson_test_1))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/25a\/121\/efd\/25a121efdca49e4a39d10bf810e6ba34.jpg\" width=\"969\" height=\"808\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/25a\/121\/efd\/25a121efdca49e4a39d10bf810e6ba34.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-2.ocr.txt') as f2:     Durbin_Watson_test_2 = f2.readlines() display(Durbin_Watson_test_2, type(Durbin_Watson_test_2), len(Durbin_Watson_test_2))  with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-3.ocr.txt') as f3:     Durbin_Watson_test_3 = f3.readlines() display(Durbin_Watson_test_3, type(Durbin_Watson_test_3), len(Durbin_Watson_test_3))<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Durbin_Watson_test = [Durbin_Watson_test_1, Durbin_Watson_test_2, Durbin_Watson_test_3]<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 &#8212; \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430. \u0412 ipyng-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/Statistical-methods\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/a>, \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. <\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440; \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a Durbin_Watson_test_new = list()  # \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 for page in Durbin_Watson_test:     page_temp = list()    # \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430     for line in page:         if line[0].isdigit():             page_temp.append(line)    # \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a     Durbin_Watson_test_new.append(page_temp)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b (\\t, \\n) &#8212; \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (regex) (\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>re<\/strong>):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 pattern = r'[\\t+\\n+]'      # \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 Durbin_Watson_test_new = [     [re.sub(pattern, '  ', elem) for elem in page]      for page in Durbin_Watson_test_new]<\/code><\/pre>\n<ol start=\"6\">\n<li>\n<p>\u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 pattern = r'[^0-9,. ]'      # \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 Durbin_Watson_test_new = [     [re.sub(pattern, '', elem) for elem in page]      for page in Durbin_Watson_test_new]<\/code><\/pre>\n<ol start=\"7\">\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 pattern = r'[,]'  # \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 Durbin_Watson_test_new = [     [re.sub(pattern, '.', elem) for elem in page]      for page in Durbin_Watson_test_new]<\/code><\/pre>\n<ol start=\"8\">\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d pattern = r'[ ]+'  # \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 Durbin_Watson_test_new = [[re.split(pattern, elem) for elem in page]                            for page in Durbin_Watson_test_new]<\/code><\/pre>\n<ol start=\"9\">\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 DataFrame &#8212; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a <strong>Durbin_Watson_list_df<\/strong>, \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 DataFrame, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a Durbin_Watson_list_df = list() for page in Durbin_Watson_test_new:     Durbin_Watson_list_df.append(pd.DataFrame(page))<\/code><\/pre>\n<ol start=\"10\">\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c DataFrame, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 1-\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 DataFrame temp_df = Durbin_Watson_list_df[0] # \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b temp_df = temp_df.drop(columns=[11, 12]) # \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 temp_df.loc[[4],] = [19, 1.18, 1.40, 1.08, 1.53, 0.97, 1.68, 0.86, 1.85, 0.75, 2.02] temp_df.loc[[8],[3]] = 1.17 temp_df.loc[[10],[3]] = 1.21 temp_df.loc[[17],[9]] = 1.11 temp_df.loc[[21],[4]] = 1.59 temp_df.loc[[25],[5]] = 1.34 temp_df.loc[[31],[10]] = 1.77 # \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f Durbin_Watson_list_df[0] = temp_df<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c DataFrame, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 2-\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 DataFrame temp_df = Durbin_Watson_list_df[1] # \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b temp_df = temp_df.drop(columns=[11, 12]) # \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 temp_df.loc[[2],[8]] = 1.77 temp_df.loc[[10],[9]] = 0.86 temp_df.loc[[10],[10]] = 1.77 temp_df.loc[[14],[9]] = 0.96 temp_df.loc[[17],[10]] = 1.71 temp_df.loc[[34],[10]] = 1.71 # \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f Durbin_Watson_list_df[1] = temp_df<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c DataFrame, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 3-\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 DataFrame temp_df = Durbin_Watson_list_df[2] # \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b temp_df = temp_df.drop(columns=[11, 12]) # \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 temp_df.loc[[2],[9]] = 0.48 temp_df.loc[[13],] = [28, 1.10, 1.24, 1.04, 1.32, 0.97, 1.41, 0.90, 1.51, 0.83, 1.62] temp_df.loc[[20],[3]] = 1.14 temp_df.iloc[21:26, 7] = [1.04, 1.06, 1.07, 1.09, 1.10] temp_df.loc[[26],[9]] = 1.11 temp_df.loc[[35],] = [90, 1.50, 1.54, 1.47, 1.56, 1.45, 1.59, 1.43, 1.61, 1.41, 1.64] # \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f Durbin_Watson_list_df[2] = temp_df<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u0435\u0449\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f.<\/p>\n<p>11. \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for elem_df in Durbin_Watson_list_df:     for col in elem_df.columns:         elem_df[col] = pd.to_numeric(elem_df[col], errors='ignore')<\/code><\/pre>\n<ol start=\"12\">\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 DataFrame:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 &#8212; \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 <em>n<\/em><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 DataFrame \u0441\u043d\u0430\u0431\u0436\u0430\u0435\u043c <strong>\u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c<\/strong> \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. [7, \u0441.169])<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 Durbin_Watson_list_df = [     elem_df.set_index([0])     for elem_df in Durbin_Watson_list_df]  # \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c multi_index_list = ['p=0.95', 'p=0.975', 'p=0.99']    # \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0438\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 for i, elem_df in enumerate(Durbin_Watson_list_df):     elem_df.index.name = 'n'     elem_df.columns = pd.MultiIndex.from_product(         [[multi_index_list[i]],          ['m=1', 'm=2', 'm=3', 'm=4', 'm=5'],          ['dL','dU']])<\/code><\/pre>\n<ol start=\"13\">\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 DataFrame \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">Durbin_Watson_test_df = Durbin_Watson_list_df[0].copy()  for i, elem_df in enumerate(Durbin_Watson_list_df):     if i > 0:         Durbin_Watson_test_df = Durbin_Watson_test_df.join(elem_df)  display(Durbin_Watson_test_df)        <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/564\/1dc\/b39\/5641dcb39c63370d3a5e89df8b02a5ab.jpg\" width=\"1302\" height=\"877\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/564\/1dc\/b39\/5641dcb39c63370d3a5e89df8b02a5ab.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">Durbin_Watson_test_df.info()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/538\/7d0\/8ef\/5387d08ef709554b90c8417936305e17.jpg\" width=\"621\" height=\"724\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/538\/7d0\/8ef\/5387d08ef709554b90c8417936305e17.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 DataFrame \u0441 \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e &#8212; \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430\u043c \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"n=40\" alt=\"n=40\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b78\/6ff\/65c\/b786ff65c771c0180c91ee33c5b3c044.svg\" width=\"57\" height=\"17\"\/>, \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"p=0.95\" alt=\"p=0.95\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ade\/c33\/8a1\/adec338a13598857bc327d2823589af8.svg\" width=\"70\" height=\"19\"\/> \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"m=2\" alt=\"m=2\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1e6\/685\/2f4\/1e66852f4e3ccf9775922292eff016ab.svg\" width=\"52\" height=\"16\"\/>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">n = 40 p = 0.95 m=2  Durbin_Watson_test_df.loc[[n], (f'p={p}', f'm={m}')]<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/df6\/226\/5a7\/df62265a7161e5968398c0b57bb27a62.jpg\" width=\"166\" height=\"86\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/df6\/226\/5a7\/df62265a7161e5968398c0b57bb27a62.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"14\">\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u043c &#8212; 3\u04455 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 &#8212; \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c: \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 (\u043f\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0432\u043f\u0430\u0434\u0438\u043d\u044b), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 (\u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b), \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u0430\u043f\u0443 10.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 Mathplotlib plt.rcParams['axes.titlesize'] = 10      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430 plt.rcParams['legend.fontsize'] = 9      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 8      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 8  fig = plt.figure(figsize=(297\/INCH, 420\/INCH))  ax_1_1 = plt.subplot(5,3,1) ax_2_1 = plt.subplot(5,3,2) ax_3_1 = plt.subplot(5,3,3) ax_1_2 = plt.subplot(5,3,4) ax_2_2 = plt.subplot(5,3,5) ax_3_2 = plt.subplot(5,3,6) ax_1_3 = plt.subplot(5,3,7) ax_2_3 = plt.subplot(5,3,8) ax_3_3 = plt.subplot(5,3,9) ax_1_4 = plt.subplot(5,3,10) ax_2_4 = plt.subplot(5,3,11) ax_3_4 = plt.subplot(5,3,12) ax_1_5 = plt.subplot(5,3,13) ax_2_5 = plt.subplot(5,3,14) ax_3_5 = plt.subplot(5,3,15)  fig.suptitle('\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430', fontsize = 16)  (Ymin, Ymax) = (0.3, 2.2) x = Durbin_Watson_test_df.index  title_fontsize = 10  name_1_1 = ['p=0.95', 'm=1'] ax_1_1.set_title(name_1_1[0] + ' ' + name_1_1[1]) ax_1_1.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_1 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_1 + ['dU'])])  name_1_2 = ['p=0.95', 'm=2'] ax_1_2.set_title(name_1_2[0] + ' ' + name_1_2[1]) ax_1_2.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_2 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_2 + ['dU'])])  name_1_3 = ['p=0.95', 'm=3'] ax_1_3.set_title(name_1_3[0] + ' ' + name_1_3[1]) ax_1_3.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_3 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_3 + ['dU'])])  name_1_4 = ['p=0.95', 'm=4'] ax_1_4.set_title(name_1_4[0] + ' ' + name_1_4[1]) ax_1_4.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_4 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_4 + ['dU'])])  name_1_5 = ['p=0.95', 'm=5'] ax_1_5.set_title(name_1_5[0] + ' ' + name_1_5[1]) ax_1_5.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_5 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_1_5 + ['dU'])])  name_2_1 = ['p=0.975', 'm=1'] ax_2_1.set_title(name_2_1[0] + ' ' + name_2_1[1]) ax_2_1.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_1 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_1 + ['dU'])])  name_2_2 = ['p=0.975', 'm=2'] ax_2_2.set_title(name_2_2[0] + ' ' + name_2_2[1]) ax_2_2.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_2 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_2 + ['dU'])])  name_2_3 = ['p=0.975', 'm=3'] ax_2_3.set_title(name_2_3[0] + ' ' + name_2_3[1]) ax_2_3.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_3 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_3 + ['dU'])])  name_2_4 = ['p=0.975', 'm=4'] ax_2_4.set_title(name_2_4[0] + ' ' + name_2_4[1]) ax_2_4.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_4 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_4 + ['dU'])])  name_2_5 = ['p=0.975', 'm=5'] ax_2_5.set_title(name_2_5[0] + ' ' + name_2_5[1]) ax_2_5.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_5 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_2_5 + ['dU'])])  name_3_1 = ['p=0.99', 'm=1'] ax_3_1.set_title(name_3_1[0] + ' ' + name_3_1[1]) ax_3_1.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_1 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_1 + ['dU'])])  name_3_2 = ['p=0.99', 'm=2'] ax_3_2.set_title(name_3_2[0] + ' ' + name_3_2[1]) ax_3_2.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_2 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_2 + ['dU'])])  name_3_3 = ['p=0.99', 'm=3'] ax_3_3.set_title(name_3_3[0] + ' ' + name_3_3[1]) ax_3_3.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_3 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_3 + ['dU'])])  name_3_4 = ['p=0.99', 'm=4'] ax_3_4.set_title(name_3_4[0] + ' ' + name_3_4[1]) ax_3_4.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_4 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_4 + ['dU'])])  name_3_5 = ['p=0.99', 'm=5'] ax_3_5.set_title(name_3_5[0] + ' ' + name_3_5[1]) ax_3_5.plot(x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_5 + ['dL'])],             x, Durbin_Watson_test_df[tuple(name_3_5 + ['dU'])])  ax_1_1.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_2_1.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_3_1.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_1_2.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_2_2.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_3_2.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_1_3.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_2_3.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_3_3.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_1_4.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_2_4.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_3_4.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_1_5.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_2_5.set_ylim(Ymin, Ymax) ax_3_5.set_ylim(Ymin, Ymax)  legend = (r'$d_L$', r'$d_U$') ax_1_1.legend(legend) ax_2_1.legend(legend) ax_3_1.legend(legend) ax_1_2.legend(legend) ax_2_2.legend(legend) ax_3_2.legend(legend) ax_1_3.legend(legend) ax_2_3.legend(legend) ax_3_3.legend(legend) ax_1_4.legend(legend) ax_2_4.legend(legend) ax_3_4.legend(legend) ax_1_5.legend(legend) ax_2_5.legend(legend) ax_3_5.legend(legend)  plt.show()  # \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 Mathplotlib plt.rcParams['axes.titlesize'] = f_size + 10      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430 plt.rcParams['legend.fontsize'] = f_size + 6      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b plt.rcParams['xtick.labelsize'] = f_size + 4      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a plt.rcParams['ytick.labelsize'] = f_size + 4<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/224\/cb2\/545\/224cb25457a130344542cc3797e70dd2.png\" width=\"690\" height=\"1046\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/224\/cb2\/545\/224cb25457a130344542cc3797e70dd2.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"15\">\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u0432 csv-\u0444\u0430\u0439\u043b, \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <strong>table<\/strong>, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c <strong>.ipynb-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c<\/strong> (\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <strong>table<\/strong> \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">Durbin_Watson_test_df.to_csv(     path_or_buf='table\\Durbin_Watson_test_table.csv',     mode='w+',     sep=';',     index_label='n')<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u0421\u041e\u0417\u0414\u0410\u041d\u0418\u0415 \u041f\u041e\u041b\u042c\u0417\u041e\u0412\u0410\u0422\u0415\u041b\u042c\u0421\u041a\u041e\u0419 \u0424\u0423\u041d\u041a\u0426\u0418\u0418 \u0414\u041b\u042f \u0420\u0415\u0410\u041b\u0418\u0417\u0410\u0426\u0418\u0418 \u041a\u0420\u0418\u0422\u0415\u0420\u0418\u042f \u0414\u0410\u0420\u0411\u0418\u041d\u0410-\u0423\u041e\u0422\u0421\u041e\u041d\u0410<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>statsmodels.stats.stattools.durbin_watson<\/strong>.<br \/>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>Durbin_Watson_test<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e\u0431 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def Durbin_Watson_test(     data,     m = None,     p_level: float=0.95):          a_level = 1 - p_level     data = np.array(data)     n = len(data)          # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f     DW_calc = sms.stattools.durbin_watson(data)          # \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f     if (n >= 15) and (n &lt;= 100):         # \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 DataFrame \u0438\u0437 csv-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430         DW_table_df = pd.read_csv(             filepath_or_buffer='table\/Durbin_Watson_test_table.csv',             sep=';',             #index_col='n'             )                                      DW_table_df = DW_table_df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'n'})         DW_table_df = DW_table_df.drop([0, 1, 2])                  for col in DW_table_df.columns:             DW_table_df[col] = pd.to_numeric(DW_table_df[col], errors='ignore')                      DW_table_df = DW_table_df.set_index('n')          DW_table_df.columns = pd.MultiIndex.from_product(             [['p=0.95', 'p=0.975', 'p=0.99'],             ['m=1', 'm=2', 'm=3', 'm=4', 'm=5'],             ['dL','dU']])                      # \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439         key = [f'p={p_level}', f'm={m}']         f_lin_L = sci.interpolate.interp1d(DW_table_df.index, DW_table_df[tuple(key + ['dL'])])         f_lin_U = sci.interpolate.interp1d(DW_table_df.index, DW_table_df[tuple(key + ['dU'])])         DW_table_L = float(f_lin_L(n))         DW_table_U = float(f_lin_U(n))                             # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b         Durbin_Watson_scale = {             1: DW_table_L,             2: DW_table_U,             3: 4 - DW_table_U,             4: 4 - DW_table_L,             5: 4}                  Durbin_Watson_comparison = {             1: ['0 \u2264 DW_calc &lt; DW_table_L',                   'H1: r > 0'],             2: ['DW_table_L \u2264 DW_calc \u2264 DW_table_U',          'uncertainty'],             3: ['DW_table_U &lt; DW_calc &lt; 4 - DW_table_U',      'H0: r = 0'],             4: ['4 - DW_table_U \u2264 DW_calc \u2264 4 - DW_table_L',  'uncertainty'],             5: ['4 - DW_table_L &lt; DW_calc \u2264 4',               'H1: r &lt; 0']}                  r_scale = list(Durbin_Watson_scale.values())         for i, elem in enumerate(r_scale):             if DW_calc &lt;= elem:                 key_scale = list(Durbin_Watson_scale.keys())[i]                 comparison = Durbin_Watson_comparison[key_scale][0]                 conclusion = Durbin_Watson_comparison[key_scale][1]                 break                 elif n &lt; 15:                 comparison = '-'         conclusion = 'count less than 15'     else:         comparison = '-'         conclusion = 'count more than 100'               # \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442                 result = pd.DataFrame({         'n': (n),         'm': (m),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'DW_calc': (DW_calc),         '\u03c1': (1 - DW_calc\/2),         'DW_table_L': (DW_table_L if (n >= 15) and (n &lt;= 100) else '-'),         'DW_table_U': (DW_table_U if (n >= 15) and (n &lt;= 100) else '-'),         'comparison of calculated and critical values': (comparison),         'conclusion': (conclusion)         },         index=['Durbin-Watson_test'])               return result<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e &#8212; \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">y_func = lambda x, b0, b1: b0 + b1*x  N = 30    # \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 (mu, sigma) = (0, 25)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b (\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434.\u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435)<\/code><\/pre>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c, \u0431\u0435\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 5)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + np.random.normal(mu, sigma, N)  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3b9\/743\/874\/3b974387430280f3e0c3e05c617b9699.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3b9\/743\/874\/3b974387430280f3e0c3e05c617b9699.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/fbe\/f0d\/962\/fbef0d96291537c95b2b1ad8b21865f7.jpg\" width=\"1091\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fbe\/f0d\/962\/fbef0d96291537c95b2b1ad8b21865f7.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, -5)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + np.random.normal(mu, sigma, N)  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6d3\/3b8\/837\/6d33b883722dc004e6b839368aaf8737.png\" width=\"435\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6d3\/3b8\/837\/6d33b883722dc004e6b839368aaf8737.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/3bb\/0ab\/455\/3bb0ab455eeb15a2be014c9acf6402a1.jpg\" width=\"1087\" height=\"68\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3bb\/0ab\/455\/3bb0ab455eeb15a2be014c9acf6402a1.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + np.random.normal(mu, sigma, N)  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/127\/f4d\/d5e\/127f4dd5e83112f2a5d7315959e46c9c.png\" width=\"428\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/127\/f4d\/d5e\/127f4dd5e83112f2a5d7315959e46c9c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/562\/ef8\/8a9\/562ef88a9b9146d5c6c5974f93274dfe.jpg\" width=\"1085\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/562\/ef8\/8a9\/562ef88a9b9146d5c6c5974f93274dfe.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (0, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + np.random.normal(mu, sigma, N)  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/163\/f90\/4d7\/163f904d79f78e0084c515ecbd1b9310.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/163\/f90\/4d7\/163f904d79f78e0084c515ecbd1b9310.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/cc3\/281\/7a9\/cc32817a988e6efe4cb85bd9b692aa41.jpg\" width=\"1099\" height=\"76\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cc3\/281\/7a9\/cc32817a988e6efe4cb85bd9b692aa41.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c, \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 5)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = 0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c23\/59c\/0a9\/c2359c0a9b1a277fe58e297afc59926a.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c23\/59c\/0a9\/c2359c0a9b1a277fe58e297afc59926a.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/7bd\/2fe\/b5c\/7bd2feb5c44637032e0a6b15a16a7b07.jpg\" width=\"1098\" height=\"68\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7bd\/2fe\/b5c\/7bd2feb5c44637032e0a6b15a16a7b07.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c, \u0441 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 5)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = -0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/339\/7a6\/f20\/3397a6f202fda753fb3ab47d02508293.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/339\/7a6\/f20\/3397a6f202fda753fb3ab47d02508293.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/cb3\/f05\/d85\/cb3f05d8554670f0a0e2b16fa03d9b05.jpg\" width=\"1102\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cb3\/f05\/d85\/cb3f05d8554670f0a0e2b16fa03d9b05.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430, \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = 0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/29a\/f30\/7a1\/29af307a13e3add24ad8f7dd442dbbe0.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/29a\/f30\/7a1\/29af307a13e3add24ad8f7dd442dbbe0.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/1a6\/d41\/a93\/1a6d41a93c344b3bb4c3c2fdc7f894d2.jpg\" width=\"1103\" height=\"68\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1a6\/d41\/a93\/1a6d41a93c344b3bb4c3c2fdc7f894d2.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (0, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = 0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d88\/1e6\/7af\/d881e67af70940ba55a85db9d82f5749.png\" width=\"429\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d88\/1e6\/7af\/d881e67af70940ba55a85db9d82f5749.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/023\/929\/52a\/02392952a2284560f044692967efa395.jpg\" width=\"1096\" height=\"66\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/023\/929\/52a\/02392952a2284560f044692967efa395.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"6\">\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <strong>\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430, \u0441 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (100, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = -0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/640\/a33\/bb4\/640a33bb44424e29f63f6e2367ca1fb3.png\" width=\"428\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/640\/a33\/bb4\/640a33bb44424e29f63f6e2367ca1fb3.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/fd9\/249\/3fb\/fd92493fb0579d164ef982478984f9ae.jpg\" width=\"1089\" height=\"71\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fd9\/249\/3fb\/fd92493fb0579d164ef982478984f9ae.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 T_model = np.linspace(1, N, N)    # \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f - \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (b0, b1) = (0, 0)    # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430  E = np.array([np.random.normal(mu, sigma, 1)]) r = -0.9 for i in range(1, N):     elem = r*E[i-1] + np.random.normal(mu, sigma, 1)     E = np.append(E, elem) Y_model = np.array(y_func(T_model, b0, b1)) + E  # \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f axes = sns.jointplot(     x=T_model, y=Y_model,     kind='reg') plt.show()  # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 display(Durbin_Watson_test(Y_model, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4da\/6d6\/75c\/4da6d675c711358d6c4f19238d5d3233.png\" width=\"435\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4da\/6d6\/75c\/4da6d675c711358d6c4f19238d5d3233.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/857\/9bc\/daa\/8579bcdaaaf9e7597e1a6531eac2a88d.jpg\" width=\"1095\" height=\"68\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/857\/9bc\/daa\/8579bcdaaaf9e7597e1a6531eac2a88d.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c: \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430 (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"Y=b_0 + \\varepsilon\" alt=\"Y=b_0 + \\varepsilon\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bc9\/8f3\/472\/bc98f34724394fb04a6615416e551d5b.svg\" width=\"90\" height=\"20\"\/>) \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f). \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041f\u0420\u0418\u041c\u0415\u0420 1: \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<h4>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0441\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u0438\u0437\u044b\u0441\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u0432 \u0420\u0424. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0435\u0436\u0435\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442 \u041c\u0438\u043d\u0438\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0416\u041a\u0425 \u0420\u0424, \u0430 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u0437\u044b\u0441\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043c\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 (\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430), \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 <strong>\u0415\u0436\u0435\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u041f\u0418\u0420.xlsx<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <strong>data<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c xlsx-\u0444\u0430\u0439\u043b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">data_df = pd.read_excel('data\/\u0415\u0436\u0435\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u041f\u0418\u0420.xlsx', sheet_name='\u0411\u0414')   #display(data_df) display(data_df.head(), data_df.tail()) data_df.info()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/a47\/e4e\/ac9\/a47e4eac95cb54c9e90643edc0d886a3.jpg\" width=\"1652\" height=\"474\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a47\/e4e\/ac9\/a47e4eac95cb54c9e90643edc0d886a3.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0439\u043c\u0443\u0442, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044d\u0442\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u041c\u0438\u043d\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 &#8212; <strong>\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <u>\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442<\/u> \u043a \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044e \u0446\u0435\u043d \u043d\u0430 <u>01.01.2001 \u0433.<\/u><\/strong>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Ind_design_2001 = np.array(data_df['\u0418\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u04422001']) print(Ind_design_2001, '\\n', type(Ind_design_2001), len(Ind_design_2001))<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 (\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435) \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 &#8212; \u0434\u0430\u0442\u0443 (<strong>Date<\/strong>) \u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (<strong>T<\/strong>):<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f Date = np.array(data_df['\u0414\u0410\u0422\u0410'])  # \u041d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f T = np.array(data_df['N'])<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dataset_df = pd.DataFrame({     'T': T,     'Date': Date,     'Ind_design_2001': Ind_design_2001}) display(dataset_df.head(), dataset_df.tail())<\/code><\/pre>\n<h4>  \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n<p> \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code># \u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Task_Project = \"\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u0438\u0437\u044b\u0441\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u0432 \u0420\u0424\" # \u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a, \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 AsOfTheDate = \"\u0437\u0430 2008-2022 \u0433\u0433.\" # \u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Task_Theme = \"\" # \u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 Title_String = f\"{Task_Project}\\n{AsOfTheDate}\" # \u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 Variable_Name_T_month = \"\u0415\u0436\u0435\u043c\u0435\u0441\u044f\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\" Variable_Name_Ind_design_2001 = \"\u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u043a \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044e \u0446\u0435\u043d \u043d\u0430 01.01.2001 \u0433.\"  # \u0413\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432): (X_min_graph, X_max_graph) = (0.0, max(T)) (Y_min_graph, Y_max_graph) = (2.0, 6.0)<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">graph_plot_sns_np(     Date, Ind_design_2001,     Ymin_in=Y_min_graph, Ymax_in=Y_max_graph,     color='orange',     title_figure=Title_String, title_figure_fontsize=12,     title_axes=Variable_Name_Ind_design_2001, title_axes_fontsize=15,     x_label=Variable_Name_T_month, label_fontsize=12)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/04c\/a38\/044\/04ca38044441dc775fecda4f3d532a30.png\" width=\"692\" height=\"555\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/04c\/a38\/044\/04ca38044441dc775fecda4f3d532a30.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>  \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p> \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0435\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model_linear_ols_1 = smf.ols(formula='Ind_design_2001 ~ T', data=dataset_df) result_linear_ols_1 = model_linear_ols_1.fit() print(result_linear_ols_1.summary2())<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/d3b\/0e9\/5a0\/d3b0e95a01e2a9e87fd40f4f56e4d0b0.jpg\" width=\"567\" height=\"486\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d3b\/0e9\/5a0\/d3b0e95a01e2a9e87fd40f4f56e4d0b0.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code># \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (SLRM - simple linear regression model) SLRM_func = lambda x, b0, b1: b0 + b1*x  # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 b0 = result_linear_ols_1.params['Intercept'] b1 = result_linear_ols_1.params['T']  # \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 regr_model_linear_ols_1_func = lambda x: SLRM_func(x, b0, b1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>R2 = round(result_linear_ols_1.rsquared, DecPlace) legend_equation = f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f ' + r'$Y$' + f' = {b0:.4f} + {b1:.5f}{chr(183)}' + r'$X$' if b1 > 0 else \\                   f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f ' + r'$Y$' + f' = {b0:.4f} - {abs(b1):.5f}{chr(183)}' + r'$X$'  # \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_regression_plot_sns(     T, Ind_design_2001,     regression_model=regr_model_linear_ols_1_func,     #Xmin=X_min_graph, Xmax=X_max_graph,     Ymin=Y_min_graph, Ymax=Y_max_graph,     display_residuals=True,     title_figure=Variable_Name_Ind_design_2001, title_figure_fontsize=16,     title_axes = '\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c',     x_label=Variable_Name_T_month,     #y_label=Variable_Name_Ind_design_2001,     label_legend_regr_model = legend_equation + '\\n' + r'$R^2$' + f' = {R2}',     s=60)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b6a\/b0a\/d40\/b6ab0ad400baeabe42b505950e4eb1a7.png\" width=\"718\" height=\"727\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b6a\/b0a\/d40\/b6ab0ad400baeabe42b505950e4eb1a7.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>(model_error_metrics, result) = regression_error_metrics(model_linear_ols_1, model_name='linear_ols') display(result)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/2ea\/616\/707\/2ea61670731ace0b7840b38a78d05882.jpg\" width=\"397\" height=\"68\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2ea\/616\/707\/2ea61670731ace0b7840b38a78d05882.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">res_Y_1 = np.array(result_linear_ols_1.resid)  # \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_hist_boxplot_probplot_sns(     data=res_Y_1,     data_min=-0.25, data_max=0.25,     graph_inclusion='hbp',     data_label=r'$\u0394Y = Y - Y_{calc}$',     #title_figure=Task_Project,     title_axes='\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438', title_axes_fontsize=16)    <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/bf0\/6bd\/624\/bf06bd624f741b2c69cc86c727a70642.png\" width=\"526\" height=\"701\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bf0\/6bd\/624\/bf06bd624f741b2c69cc86c727a70642.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">norm_distr_check(res_Y_1)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/9f1\/d31\/918\/9f1d319182762dfc8a9480b2fb070ff8.jpg\" width=\"1125\" height=\"376\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9f1\/d31\/918\/9f1d319182762dfc8a9480b2fb070ff8.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Goldfeld_Quandt_test_df = Goldfeld_Quandt_test(result_linear_ols_1, p_level=0.95, model_name='linear_ols') Breush_Pagan_test_df = Breush_Pagan_test(result_linear_ols_1, p_level=0.95, model_name='linear_ols') White_test_df = White_test(result_linear_ols_1, p_level=0.95, model_name='linear_ols')  heteroscedasticity_tests_df = pd.concat([Breush_Pagan_test_df, White_test_df, Goldfeld_Quandt_test_df]) display(heteroscedasticity_tests_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/3b2\/833\/a6a\/3b2833a6a52dcf504116716db360a0ce.jpg\" width=\"1282\" height=\"141\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3b2\/833\/a6a\/3b2833a6a52dcf504116716db360a0ce.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sms.stattools.durbin_watson(res_Y_1)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"float\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/0ee\/0c9\/752\/0ee0c975232dbe0ef1d2746b4b4c5c7b.jpg\" width=\"162\" height=\"23\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ee\/0c9\/752\/0ee0c975232dbe0ef1d2746b4b4c5c7b.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">display(Durbin_Watson_test(res_Y_1, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/d7a\/8ae\/187\/d7a8ae18742e51ae10e0a84099e11ee5.jpg\" width=\"1098\" height=\"73\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d7a\/8ae\/187\/d7a8ae18742e51ae10e0a84099e11ee5.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u0440\u0435\u0447\u0438\u0432\u044b).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442 97% \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/strong> &#8212; \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0431\u044b \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043b\u043e\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0441\u043c\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 \u043e \u0441\u043c\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0427\u043e\u0443, \u043d\u043e \u043c\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443: \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u044f\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043b\u043e\u043c\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u0440\u0435\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u042f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441\u043c\u0435\u043d\u044b \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 [5, \u0441.118].<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043a\u0430\u043a \u0428\u0430\u043f\u0438\u0440\u043e-\u0423\u0438\u043b\u043a\u0430, \u042d\u043f\u043f\u0441\u0430-\u041f\u0430\u043b\u043b\u0438, \u0410\u043d\u0434\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430-\u0414\u0430\u0440\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0441\u043e \u0441\u043c\u0435\u0441\u044c\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0441\u043c\u0435\u043d\u044b \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437. \u041f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0432 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 (\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">graph_regression_pair_predict_plot_sns(     model_fit=result_linear_ols_1,     regression_model_in=regr_model_linear_ols_1_func,     Xmin=X_min_graph, Xmax=X_max_graph+12, Nx=25,     Ymin_graph=2.0, Ymax_graph=Y_max_graph,     title_figure=Variable_Name_Ind_design_2001, title_figure_fontsize=16,     title_axes='\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c', title_axes_fontsize=14,     #x_label=Variable_Name_X,     #y_label=Variable_Name_Y,     label_legend_regr_model=f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Y = {b0:.3f} + {b1:.4f}*X',     s=50,     result_output=False)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d94\/a2e\/72f\/d94a2e72f4cfe2dcd34bb31c4c793b4b.png\" alt=\"\" title=\"\" width=\"692\" height=\"541\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d94\/a2e\/72f\/d94a2e72f4cfe2dcd34bb31c4c793b4b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0435\u0442, \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041f\u0420\u0418\u041c\u0415\u0420 2: \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<h4>  \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p> \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0435 [6, \u0441.192].<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0421\u0428\u0410 \u0437\u0430 1960-1985 \u0433\u0433. (\u0432 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043d\u0430\u0445 1982 \u0433., \u043c\u043b\u0440\u0434.\u0434\u043e\u043b\u043b):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>DPI<\/strong> &#8212; \u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>CONS<\/strong> &#8212; \u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>ASSETS<\/strong> &#8212; \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u044b \u043d\u0430\u0441\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u043a\u0430\u043b\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>CONS<\/strong> \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 <strong>DPI<\/strong>, <strong>ASSETS<\/strong> \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 <strong>Macroeconomic_indicators_USA_1960_1985.csv<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <strong>data<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c csv-\u0444\u0430\u0439\u043b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">data_df = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data\/Macroeconomic_indicators_USA_1960_1985.csv', sep=';') display(data_df) #display(data_df.head(), data_df.tail()) data_df.info()<\/code><\/pre>\n<h4>  \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">fig, axes = plt.subplots(figsize=(297\/INCH, 210\/INCH))  title_figure = '\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0421\u0428\u0410 \u0437\u0430 1960-1985 \u0433\u0433.' fig.suptitle(title_figure, fontsize = 18)  sns.lineplot(     x = data_df['YEAR'], y = data_df['DPI'],     linewidth=3,     legend=True,     label='DPI',     ax=axes)  sns.lineplot(     x = data_df['YEAR'], y = data_df['CONS'],     linewidth=3,     legend=True,     label='CONS',     ax=axes)  sns.lineplot(     x = data_df['YEAR'], y = data_df['ASSETS'],     linewidth=3,     legend=True,     label='ASSETS',     ax=axes)  axes.set_xlabel('Year') axes.set_ylabel('US$ billion')  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b3f\/39a\/051\/b3f39a05178d8763617c76e850aa2d3d.png\" width=\"719\" height=\"559\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b3f\/39a\/051\/b3f39a05178d8763617c76e850aa2d3d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>  \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p> \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0435\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">y = data_df['CONS'] X = data_df[['DPI', 'ASSETS']] X = sm.add_constant(X) model_linear_ols_2 = sm.OLS(y, X) result_linear_ols_2 = model_linear_ols_2.fit() print(result_linear_ols_2.summary2())<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/646\/824\/e5b\/646824e5b4311a1df062621d1d5ade83.jpg\" width=\"572\" height=\"539\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/646\/824\/e5b\/646824e5b4311a1df062621d1d5ade83.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">fig = plt.figure(figsize=(297\/INCH, 420\/INCH\/1.5)) ax1 = plt.subplot(2,1,1) ax2 = plt.subplot(2,1,2)  title_figure = '\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0421\u0428\u0410 \u0437\u0430 1960-1985 \u0433\u0433.' fig.suptitle(title_figure, fontsize = 18)  fig = sm.graphics.plot_fit(     result_linear_ols_2, 'DPI',     vlines=True,    # \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f Y     ax=ax1) ax1.set_ylabel('CONS (US$ billion)', fontsize = 12) ax1.set_xlabel('DPI (US$ billion)', fontsize = 12) ax1.set_title('Fitted values vs. DPI', fontsize = 15)  fig = sm.graphics.plot_fit(     result_linear_ols_2, 'ASSETS',     vlines=True,    # \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f Y     ax=ax2) ax2.set_ylabel('CONS (US$ billion)', fontsize = 12) ax2.set_xlabel('ASSETS (US$ billion)', fontsize = 12) ax2.set_title('Fitted values vs. ASSETS', fontsize = 15)  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1ca\/b05\/3ba\/1cab053baa5adfe67fb4ec04d9366b97.png\" width=\"716\" height=\"726\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1ca\/b05\/3ba\/1cab053baa5adfe67fb4ec04d9366b97.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>(model_error_metrics, result) = regrpy ession_error_metrics(model_linear_ols_2, model_name='linear_ols') display(result)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/536\/bcf\/a2d\/536bcfa2d47aec1aadcc8b669ee3d4f4.jpg\" width=\"427\" height=\"71\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/536\/bcf\/a2d\/536bcfa2d47aec1aadcc8b669ee3d4f4.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">res_Y_2 = np.array(result_linear_ols_2.resid)  # \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_hist_boxplot_probplot_sns(     data=res_Y_2,     data_min=-60, data_max=60,     graph_inclusion='hbp',     data_label=r'$\u0394Y = Y - Y_{calc}$',     #title_figure=Task_Project,     title_axes='\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438', title_axes_fontsize=16)      norm_distr_check(res_Y_2)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/723\/0e6\/d0e\/7230e6d0e916b471e76b2f8e7306573e.png\" width=\"521\" height=\"701\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/723\/0e6\/d0e\/7230e6d0e916b471e76b2f8e7306573e.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/546\/53a\/ae3\/54653aae36ccefacda7e97314f8f50bd.jpg\" width=\"1129\" height=\"367\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/546\/53a\/ae3\/54653aae36ccefacda7e97314f8f50bd.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Goldfeld_Quandt_test_df = Goldfeld_Quandt_test(result_linear_ols_2, p_level=0.95, model_name='linear_ols') Breush_Pagan_test_df = Breush_Pagan_test(result_linear_ols_2, p_level=0.95, model_name='linear_ols') White_test_df = White_test(result_linear_ols_2, p_level=0.95, model_name='linear_ols')  heteroscedasticity_tests_df = pd.concat([Breush_Pagan_test_df, White_test_df, Goldfeld_Quandt_test_df]) display(heteroscedasticity_tests_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/4a5\/002\/294\/4a5002294c42238e192fa193b5185bf0.jpg\" width=\"1294\" height=\"122\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4a5\/002\/294\/4a5002294c42238e192fa193b5185bf0.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code>display(Durbin_Watson_test(res_Y_2, m=1, p_level=0.95))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/200\/968\/b53\/200968b530786c0dc3361a3710482ee0.jpg\" width=\"1100\" height=\"71\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/200\/968\/b53\/200968b530786c0dc3361a3710482ee0.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 [6], \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/strong><\/p>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u0440\u0435\u0447\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 &#8212; \u0433\u043e\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u0442\u043e, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u043c.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 [6, \u0441.198] \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 (\u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u043e\u043f\u043b\u0438\u0432\u043d\u043e-\u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441\u043e\u043c \u0432 1973 \u0433.) \u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0444\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433<\/p>\n<p><strong><em><u>\u0418\u0422\u041e\u0413\u0418<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>python<\/strong>, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub (<a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/Statistical-methods\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/AANazarov\/Statistical-methods<\/a>).<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c <strong>DataScience<\/strong> \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041b\u0418\u0422\u0415\u0420\u0410\u0422\u0423\u0420\u0410<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0431\u0437\u0430\u0440\u044c \u0410.\u0418. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. &#8212; \u041c.: \u0424\u0418\u0417\u041c\u0410\u0422\u041b\u0418\u0422, 2006. &#8212; 816 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0439\u0432\u0430\u0437\u044f\u043d \u0421.\u0410. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438: \u0412 2 \u0442. &#8212; \u0422.2: \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. &#8212; 2-\u0435 \u0438\u0437\u0434., \u0438\u0441\u043f\u0440. &#8212; \u041c.: \u042e\u041d\u0418\u0422\u0418-\u0414\u0410\u041d\u0410, 2001. &#8212; 432 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0451\u0440\u0441\u0442\u0435\u0440 \u042d., \u0420\u0451\u043d\u0446 \u0411. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \/ \u043f\u0435\u0440 \u0441 \u043d\u0435\u043c. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1983. &#8212; 302 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441 \u042f.\u0420. \u0438 \u0434\u0440. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 &#8212; \u041c.: \u0414\u0435\u043b\u043e, 2004. &#8212; 576 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0438\u0445\u043e\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432 \u041d.\u041f., \u0434\u043e\u0440\u043e\u0445\u0438\u043d\u0430 \u0415.\u042e. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. &#8212; \u041c.: \u042d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d, 2003. &#8212; 512 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u043e\u0441\u043a\u043e \u0412.\u041f. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041a\u043d.1. \u0427.1, 2. &#8212; \u041c.: \u0418\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043c &#171;\u0414\u0435\u043b\u043e&#187; \u0420\u0410\u041d\u0425\u0438\u0413\u0421, 2011. &#8212; 672 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u043d\u0434\u0435\u0440 \u041f\u043b\u0430\u0441 \u0414\u0436. Python \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447: \u043d\u0430\u0443\u043a\u0430 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. &#8212; \u0421\u041f\u0431: \u041f\u0438\u0442\u0435\u0440, 2018. &#8212; 576 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/693402\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/693402\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><strong><em><u>\u041f\u041e\u0421\u0422\u0410\u041d\u041e\u0412\u041a\u0410 \u0417\u0410\u0414\u0410\u0427\u0418<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 (Durbin\u2013Watson statistic)<\/strong> &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 <strong>python<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 <strong>Linear Regression<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html<\/a>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>statsmodels.stats.stattools.durbin_watson<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.stattools.durbin_watson.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.stattools.durbin_watson.html<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b <strong>python<\/strong> \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438: \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 <strong>[1; 2]<\/strong> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a>). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>python<\/strong>, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0432 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 <strong>DataScience<\/strong>.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u043a\u043e\u0441\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u0434\u0432\u0443\u0445\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440.) \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h4>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <strong>my_module__stat.py<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub (<a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/MyModulePython\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/AANazarov\/MyModulePython<\/a>).<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>graph_plot_sns_np<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_plot_sns<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>regression_error_metrics<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_hist_boxplot_probplot_sns<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong>; \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c (h &#8212; hist, b &#8212; boxplot, p &#8212; probplot);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>norm_distr_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Goldfeld_Quandt_test<\/strong>, <strong>Breush_Pagan_test<\/strong>, <strong>White_test<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430, \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 \u0438 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_pair_predict_plot_sns<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438) \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <strong>X<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>Durbin_Watson_test<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043e\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>my_module__stat.py<\/strong>).<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041e\u0421\u041d\u041e\u0412\u042b \u0422\u0415\u041e\u0420\u0418\u0418<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u0440\u043f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432 [1, \u0441.659], [2, \u0441.117], [3, \u0441.239], [4, \u0441.188], \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%94%D0%B0%D1%80%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%E2%80%94_%D0%A3%D0%BE%D1%82%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439_\u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430_\u2014_\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<p>\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b <strong>\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 1-\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430<\/strong> [2, \u0441.111]:<\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435  &#8212; \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (), \u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b  \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u044a\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442.\u0435. \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0443\u043b\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439):<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430<\/strong> \u043e\u0431 <u>\u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438<\/u>:<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u043e\u0439<\/strong> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> 0 \\end{aligned}&#187; alt=&#187;\\begin{aligned} \\qquad H_1: \\rho > 0 \\end{aligned}&#187; src=&#187;https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/60f\/d5e\/953\/60fd5e953c0c939c6bd31c501d1a284b.svg&#187; width=&#187;131&#8243; height=&#187;22&#8243;\/><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 (\u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u044f\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435  &#8212; \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 (\u043d\u0435\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438) \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c (\u0441\u043c. [1, \u0441.659],  [2, \u0441.402], [3, \u0441.291]) \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438  (5%, 2.5%, 1%), \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438  (\u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430 ) (\u043e\u0442 1 \u0434\u043e 5) \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438  (\u043e\u0442 15 \u0434\u043e 100) \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f <strong>\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430<\/strong>: <u>\u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439<\/u>  \u0438 <u>\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439<\/u>  \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e &#8212; \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 <u>\u043f\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439<\/u> \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f  \u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f  \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f , \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f  0&#8243; alt=&#187;H_1: \\rho > 0&#8243; src=&#187;https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ae\/f82\/a45\/0aef82a45bb6712e44d797fc740367e4.svg&#187; width=&#187;86&#8243; height=&#187;21&#8243;\/><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f , \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u0430\u044f \u043c\u043d\u0435\u043c\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 [3, \u0441.240]:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430:<\/u><\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043e\u0442 15 \u0434\u043e 100, \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043d\u0435 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 &#8212; \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u0440\u0443\u0431\u044b\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e\u043c: \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 <strong>[1; 2]<\/strong> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e 1-\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430. \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 &#8212; \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b  \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438  \u043d\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 [4, \u0441.191].<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430 .<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043e\u043d\u0443 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 (\u0442\u0435\u0441\u0442 \u0411\u0440\u043e\u0439\u0448\u0430-\u0413\u043e\u0434\u0444\u0440\u0438, \u041b\u044c\u044e\u043d\u0433\u0430-\u0411\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0438 \u043f\u0440.).<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u043b\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0441\u0442\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 <strong>python<\/strong>. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p><strong><em><u>\u041e\u0426\u0418\u0424\u0420\u041e\u0412\u041a\u0410 \u0422\u0410\u0411\u041b\u0418\u0427\u041d\u042b\u0425 \u0417\u041d\u0410\u0427\u0415\u041d\u0418\u0419 \u0421\u0422\u0410\u0422\u0418\u0421\u0422\u0418\u041a\u0418 \u041a\u0420\u0418\u0422\u0415\u0420\u0418\u042f \u0414\u0410\u0420\u0411\u0418\u041d\u0410-\u0423\u041e\u0422\u0421\u041e\u041d\u0410<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b, \u0445\u043e\u0442\u044f, \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e, \u0430 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u043d\u0435\u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 <strong>python<\/strong>. \u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b. \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u0445 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 (\u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e-\u0447\u0430\u0441\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044f \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 <strong>python<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c. \u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a &#8212; \u0442\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e. \u042f \u0436\u0435 \u044d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430 \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0414\u0430\u0432\u043e\u0441\u0430 \u0421\u0438\u0432\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0438\u0437 &#171;\u0418\u0433\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u043e\u043b\u043e\u0432&#187;: &#171;\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435&#187;.<\/p>\n<p><strong><u>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439:<\/u><\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 [3, \u0441.290-292].<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 jpg-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 (<strong>Durbin_Watson_test_1.jpg<\/strong>, <strong>Durbin_Watson_test_2.jpg<\/strong>, <strong>Durbin_Watson_test_3.jpg<\/strong>) \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <strong>text_processing<\/strong>, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c <strong>.ipynb-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c<\/strong>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/convertio.co\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/convertio.co\/<\/a>), \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b <strong>Durbin-Watson-test-1.ocr.txt<\/strong>, <strong>Durbin-Watson-test-2.ocr.txt<\/strong>, <strong>Durbin-Watson-test-3.ocr.txt<\/strong> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <strong>text_processing<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-1.ocr.txt') as f1:     Durbin_Watson_test_1 = f1.readlines() display(Durbin_Watson_test_1, type(Durbin_Watson_test_1), len(Durbin_Watson_test_1))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-2.ocr.txt') as f2:     Durbin_Watson_test_2 = f2.readlines() display(Durbin_Watson_test_2, type(Durbin_Watson_test_2), len(Durbin_Watson_test_2))  with open('text_processing\\Durbin-Watson-test-3.ocr.txt') as f3:     Durbin_Watson_test_3 = f3.readlines() display(Durbin_Watson_test_3, type(Durbin_Watson_test_3), len(Durbin_Watson_test_3))<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-339719","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/339719","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=339719"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/339719\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=339719"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=339719"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=339719"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}