Проверете значение (качество) на уравнението на регресия, а след това се определи дали математически модел, който изразява връзката между променливите, експериментални данни, е достатъчно, ако са включени в уравнението на обяснителни променливи, за да опише зависимата променлива. За да се получи цялостна оценка на качеството на модела, за всяко наблюдение на относителните отклонения определяне на средната грешка приближение. Proverkaadekvatnosti регресия уравнение (модел) с помощта на средна грешка приближение. чиято стойност не трябва да надвишава 12-15% (максимална стойност).
За да проверите дали има достатъчно висока степен на адаптация на модела, е необходимо да се провери хипотезата за значението на R2:
1. 2 срещу представи. хипотезата на коефициента на определяне.
а) но-истина, която проверява: А: R2 = 0
б) алтернативна хипотеза: H1: R2ne е 0
2. Изчисли R2, за да се изчисли сумата от: Sfakt. =
Sobsch. =
3. Изчисляваме стойността на извадка от статистиката на инспекция:
4. Определяне значимост ниво алфа и Фишер маса разпределение създаде критична: Fkr (алфа, K1, K2). М = К1, К2 = п-т-1
Нанесете решаващото правило е: Ако стойността е по-малка от критичната Selective
Ние приемаме хипотезата нула в алфа ниво на значимост (коефициент определяне не се различава значително от нула). ако стойността е по-голяма от критичната Selective след отхвърляне на нулевата хипотеза в полза на ниво алфа алтернатива значимост (t.e.R2 съществено и регресионния модел като цяло значително в алфа стойност, т.е. добре адаптирани към наблюдателни данни).
Свързани статии