Оценка точности линейной модели — КиберПедия 

Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...

Оценка точности линейной модели

2017-11-17 315
Оценка точности линейной модели 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Точность модели может быть оценена по итогам расчета средней относительной ошибки аппроксимации. Для этого выбрать вкладку «Характеристики остатков», строку «Относительная ошибка» (см.рисунок 46).

Рисунок 46. Оценка относительной ошибки аппроксимации

По итогам расчетов можно сделать вывод: средняя относительная ошибка аппроксимации по линейной модели составляет 3,78 %, следовательно, точность линейной модели можно признать удовлетворительной.

Для анализа критерия точности выбрать вкладку «Характеристики остатков», строку «Критерий точности» (см. рисунок 47).

 

Рисунок 47. Оценка критерия точности линейной модели

В программе VSTAT предусмотрена возможность расчета интегрированного критерия качества, который в соответствующих долях учитывает адекватность и точность модели. Для анализа обобщенного критерия качества необходимо выбрать вкладку «Характеристики остатков», строку «Критерий качества» (см.рисунок 48).

 

Рисунок 48. Оценка критерия качества линейной модели

 

Критерий качества равен 86,52 по 100-бальной шкале, что позволяет говорить о хорошем общем качестве модели.

Сводные результаты оценки качества линейной модели можно просмотреть, выбрав вкладку «Характеристики базы моделей» (см.рисунок 49).

 

 

Рисунок 49. Оценка качества линейной модели

Общее качество линейной модели может быть также оценено по коэффициенту детерминации, а статистическая значимость - по критерию Фишера. Для этого выбрать вкладку «Характеристики остатков», строки «Коэффициент детерминации», «F-значение» (см.рисунок 50).

 

 

Рисунок 50. Оценка статистической значимости линейной модели

 

По итогам проведенных расчетов можно сделать выводы:

- коэффициент детерминации равен 0,98, значение достаточно близко к 1, следовательно, общее качество линейной модели можно признать достаточно высоким;

- критерий Фишера, равный 436,75, превосходит табличное значение, следовательно, линейная модель признается статистически значимой.

7. Построение прогнозов по линейной модели и представление результатов расчетов графически.

Расчет точечного и интервального прогнозов в программе VSTAT осуществляется автоматически. Для просмотра результатов прогнозирования необходимо выбрать вкладку «Таблица прогнозов» (см.рисунок 51).

 

 

Рисунок 51. Результаты прогнозирования по линейной модели

По результатам расчетов можно сделать вывод, что спрос на кредитные ресурсы в последующие два месяца будет составлять 91,67 тыс.рублей, причем колебания спроса могут осуществляться в интервале от 83,97 до 99,37 тысяч рублей и на последующий месяц 98,80 тысяч рублей с соответствующими колебаниями в интервале от 90,65 до 106,95 тысяч рублей, что в целом свидетельствует о положительной динамике спроса на кредитные ресурсы коммерческого банка. Это позволит Банку, имея информацию о прогнозируемых объемах спроса на кредитные ресурсы, своевременно координировать направления размещения денежных ресурсов.

 


Учебно-методическое и информационное обеспечение

дисциплины

Нормативно-правовые акты

1. Федеральный Закон Российской Федерации «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» № 149-ФЗ от 27.07.2006 г.

2. Федеральный Закон Российской Федерации «Об электронной цифровой подписи» № 1-ФЗ от 10.01.2002 г. (с изменениями).

Рекомендуемая литература

а) основная:

1. Экономическая информатика: Учебное пособие /Под ред. Д.В.Чистова. – М.: Кнорус, 2010. – 512 с.

2. Брусов П. Н., Брусов П.П., Орехова Н.П., Скородулина С.В., Финансовая математика, Учебное пособие для бакалавров, Кнорус, 2013. - 253 с. ЭБС Знаниум

3. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование Учебное пособие. - М.: Вузовский учебник, 2013.

4. Брусов П. Н., Брусов П.П., Орехова Н.П., Скородулина С.В., Задачи по финансовой математике, Учебное пособие для бакалавров, Кнорус, 2013.

5. Косарев В.П., Мамонтова Е.А. Информатика: практикум для экономистов – М.: Финансы и статистика, 2009.

 

б) дополнительная:

1. Экономическая информатика. Учебник, 3-е изд./ Под ред.В.П.Косарева – М.: Финансы и статистика, 2006.

2. Гусарова О.М. Методические указания по выполнению контрольной работы по дисциплине Финансово-экономические вычисления. Для студентов направления 080100.62 «Экономика» заочной форм обучения. − Смоленск: Смоленский филиал Финуниверситета, кафедра «Математика и информатика», 2015.

3. Леонтьев В. Новейший самоучитель Office 2010 – М.: ОЛМА Медиа Групп, 2010.

4. Мельников П.П. Компьютерные технологии в экономике. - М.:Кнорус, 2009.

 


Поделиться с друзьями:

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.01 с.