Анализ качества модели парной регрессии⇐ ПредыдущаяСтр 13 из 13
Под анализом понимается оценка аппроксимации (качества) или проверка адекватности построенной модели. Для оценки аппроксимации используются такие характеристики, как средняя ошибка аппроксимации и критерий (критерий Фишера) Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений отклика от его фактических – вычисляется по формуле: где – наблюдаемые значения; Допустимый предел значений - не более 8-10 %. Вычисление характеристики осуществляется с использованием следующих формул: где эмпирические (наблюдаемые) значения ; расчетные значения ; среднее значение, вычисленное по ряду количество коэффициентов при переменной в уравнении регрессии (для уравнения вида (1) – ). y Значение по данным наблюдения
2 Остаточная вариация Общее отклонение Оценка по уравнению регрессии 1
Линия регрессии
Рис 8. Соотношение между общей вариацией признака, его составляющей, объясняемой влиянием фактора 1 - и остаточной вариацией 2 -
Оценка аппроксимации (адекватность модели) уравнения регрессии осуществляется с помощью -критерия следующим образом. На основе заданных уровня значимости (обычно, или ), чисел степеней свободы и определяется табличное значение из специальных таблиц, в частности. Если то модель считается адекватной. В противном случае модель неадекватная, т. е. зависимость между случайными величинами и не является линейной.
Приложение А1
Критические значения критерияКРИТИЧЕСКИЕ ЗНАЧЕНИЯ КРИТЕРИЯ -Манна-Уитни MAHHA-УИТНИ (для проверки ненаправленных альтернатив)
Приложение А2
Критические значения критерия знаковКРИТИЧЕСКИЕ ЗНАЧЕНИЯ КРИТЕРИЯ G ЗНАКОВ (для проверки ненаправленных альтернатив)
©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|