Оценява адекватността на регресионния модел:

стойности на температурата н вода 1. Изчислява по регресия уравнение у * на (х) = ос + B.

2. Парцел на компютърна у * у и действителните стойности на температурата на водата (фигура 3).

3. Изчисли вариация модел у *, което е характерно за променливостта на регресия линия по отношение на средната стойност,

- Обяснение на вариацията на уравнението на регресия.

4. Изчислява остатъчната дисперсията. характеризира отклонението на уравнението на регресия от резултатите от у наблюдения,

5. Изчислява се коефициентът на определяне с формула

коефициент определяне показва пропорцията на първоначалната серия дисперсия, която описва регресионен модел.

сключат отклонение от линейността.

Фигура 3 - Жилищна и се изчислява от стойностите на регресионно уравнение

6. оценка на адекватността на регресионния модел. За да направите това, натиснете нулевата хипотеза за равенство на отклоненията

За да тествате го използвате F - точен тест на Фишер. Изчислява се отношението дисперсия

се сравнява с Ftabl (V1, V2, а) в даден ниво на значимост а, а = 0.05, степени на свобода и v1 = 1, v2 = п - 2 (виж Таблица 4 Приложение 2).

Ако Fkrit> Ftabl. нулевата хипотеза за равенство на отклонения се отхвърля, което означава в този случай, на адекватността на регресионния модел.

7. За да се анализира качеството на получената регресия модел, като се има предвид, че за един добър модел изисква от следните условия:

1) Корелационният коефициент трябва да бъде значително;

2) Всички коефициенти на регресия трябва да бъдат значителни;

3) моделът трябва да е адекватна;

4) определяне на коефициента трябва да бъде по-голямо от 0,7;

5) стандартната грешка себе си модел трябва да бъде по-малко от 0,67 стандартни отклонения Сай оригиналната серия Y.

Пример изчисления, представени в Таблица 2.

Индивидуална работа № 2

Изграждане на автокорелационната

Построява и анализира автокорелационната функция на време серия от температурата на третата вода (означен с YT.). За да направите това:

Rs 1. Изчислете автокорелационната функция за всяка промяна те по формула

където Т - прилагане дължина, S - промяна, която варира от 1 до максимум, например, Smax = 13.

Поради паритет на автокорелационната функция на време серия може да се измества във всяка посока (напред или назад).

2. Построява автокорелационната функция.

3. Анализ на резултатите. Посочва се видът на случаен процес описва графики на автокорелационни функции ( "бял шум", "цветен шум", повторение и т.н.).