Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Перевірка загальної значущості оціненої парної моделі регресії

2024-02-15 73
Перевірка загальної значущості оціненої парної моделі регресії 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Вверх
Содержание
Поиск

Значущість усього рівняння в цілому оцінюють за допомогою F-критерію Фішера. Гіпотезу H0 про статистичну незначущість рівняння регресії (відсутність зв’язку між залежною і незалежною змінними) перевіряють порівнянням фактичного та критичного (табличного) значення F-критерію. Формула розрахунку фактичного F-критерію через коефіцієнт детермінації має вигляд

.

Фактичне значення F-критерію порівнюють із табличним значенням
F-розподілу Фішера за степенів вільності n – m і m – 1 (для парної регресії m=1) і вибраного рівня довіри.

Правило прийняття рішення

1. Якщо Fфакт > Fтабл, то гіпотезу H0 відхиляють та підтверджують значущість зв’язку ж залежною і незалежною змінними економетричної моделі, при цьому модель вважають надійною.

2. Якщо Fфакт < Fтабл, то гіпотезу H0 не відхиляють і визнають статистичну незначущість та ненадійність рівняння регресії.

Зауваження. Для моделі лінійної парної регресії статистичну значущість рівняння можна перевірити на основі коефіцієнта парної кореляції .
У  цьому випадку . Перевірку проводять за стандартною схемою статистичної перевірки гіпотез із застосуванням t-статистики Стьюдента.

Розрахункове значення статистики складає . У цій формулі значення  (стандартну похибку у визначенні величини ) порівнюють із табличним . Якщо , то  з вибраним рівнем довіри визнають статистично значущим, а модель – адекватною і надійною.

Для коефіцієнта кореляції можна побудувати довірчий інтервал:

.

Чим ширший інтервал, тим більша невизначеність в оцінці зв'язку  та .

Перевірка точності моделі

Фактичні значення результативного показника відрізняються від теоретичних, розрахованих за рівнянням моделі, на величину . Ця величина в кожному спостереженні є похибкою апроксимації. Відхилення  становлять абсолютну похибку, але вони непорівнянні між собою, оскільки залежать від одиниць виміру і масштабу величин .

Так, якщо в одному спостереженні вийшла похибка 5, а в іншому – 10, це не означає, що в останньому випадку модель дає гірший результат. Тому для того щоб оцінки були порівнянними, розглядають відношення відхилень до фактичних значень (у процентах). Оскільки  може бути як додатною, так і від’ємною величиною, то відхилення беруть за модулем.

Визначення. Величину = , , називають відносною похибкою апроксимації в i-му спостереженні.

Щоб скласти загальне уявлення про точність моделі, визначають середню відносну похибку апроксимації:

.

Похибка, менша 7–10%, свідчить про хороший підбір моделі до початкових даних (висока точність). У разі похибки, більшої 15%, слід вибрати інший тип рівняння моделі. В економетричному аналізі застосовують  й інші алгоритми для розрахунку точності моделі.


Поделиться с друзьями:

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

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...

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



© 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!

0.007 с.