Проверка модели на адекватность
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Понятие адекватности, в какой-то мере, условно, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, иначе это был уже сам объект. При моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем свойствам модели, которые для исследования считаются существенными.

Проверка значимости коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента

Выдвигается гипотеза о случайной природе показателей a и b, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Сопоставляем величину случайной ошибки со значением t-критерия:

; ,

где ; , где .

Если , то гипотеза отклоняется, т.е. a и b не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием фактора х.

Определение доверительных интервалов

 Рассчитываем предельную ошибку каждого показателя:

,

и доверительные интервалы для значений параметров линейной регрессии:

и .

Проверка значимости уравнения регрессии по F-критерию Фишера

Для проверки значимости уравнения регрессии в целом, используют F- критерий Фишера. В случае парной регрессии значимость модели определяется по формуле:

.

Если Fрасч > Fтабл, то модель считается значимой. Гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надёжность. 

Проверка модели на наличия или отсутствия систематической ошибки

Установление наличия или отсутствия систематической ошибки на основе ряда остатков (отклонений расчетных значений результативного признака от фактических значений)  происходит на основании пяти требований:

1. Уровни ряда остатков должны иметь случайный характер;

2. M[ε] = 0.

3. D[ε] = const, свойство гомоскедастичности;

4. Значения уровней ряда остатков независимы друг от друга (отсутствует автокорреляция);

5. Уровни ряда остатков распределены по нормальному закону.

Проверка на случайность ряда остатков

Для проверки случайности остаточной компоненты ε можно использовать критерий поворотных точек (пиков).

Опр. Точки считаются поворотными, если:

 или .

Пусть число поворотных точек равно р, тогда если

[2],

то гипотеза о случайности остаточной компоненты ε с доверительной вероятностью 0,95 выполняется.

Проверка на равенство нулю математического ожидания ряда остатков

Среднее значение ряда остатков рассчитывается по формуле:

.

Если , то модель не содержит постоянной систематической ошибки и адекватна по критерию нулевого среднего.

Если , то для проверки гипотезы о M[ε] = 0 используем t ‑ критерия Стьюдента.

Расчетное значение этого критерия задается формулой:

 

Если  то модель гипотеза о том M[ε] = 0 не выполняется.

Дата: 2018-11-18, просмотров: 383.