Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
Топ:
Основы обеспечения единства измерений: Обеспечение единства измерений - деятельность метрологических служб, направленная на достижение...
Проблема типологии научных революций: Глобальные научные революции и типы научной рациональности...
Интересное:
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Дисциплины:
2024-02-15 | 29 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Нехай параметри моделі , розраховані за даними вибірки, є випадковими величинами. Їх математичні сподівання у випадку виконання передумов про відхилення ei дорівнюють відповідно . Виберемо для перевірки деякий параметр . Далі виконаємо такі дії.
Крок 1. Сформулюємо дві гіпотези: H0: і H1: .
Крок 2. Розрахуємо t-статистику: .
Вибіркову дисперсію параметра обчислимо за формулою
де – діагональний елемент матриці , що відповідає змінній ; – оцінка дисперсії залишків.
Крок 3. Порівняємо розрахункове значення з табличним значенням
t-статистики Стьюдента .
Нагадаємо, що рівень статистичної значущості є ймовірністю похибки, пов'язаної з поширенням спостережуваного результату на всю генеральну сукупність. Кількість степенів вільності n–k–1 – це кількість незалежних параметрів, необхідних для визначення характеристики.
Крок 4. Якщо розрахункове значення статистики більше табличного
( ), то відхилимо нульову гіпотезу і з вибраною ймовірністю стверджуватимемо, що коефіцієнт регресії статистично значущий (тобто в генеральній сукупності він відмінний від нуля з вибраною ймовірністю). Отже, факторна змінна істотно впливає на результативний показник.
Якщо параметр статистично незначущий (статистично близький до нуля), це означає, що чинник не робить серйозного впливу на величину залежної змінної. У цьому випадку доцільно розглянути питання про виключення змінної з рівняння. Винятком є випадок, коли за незначущого коефіцієнта залежність між Xj і Y існує, але нелінійна. При цьому треба змінити специфікацію моделі (надати їй іншої аналітичної форми).
Для статистично значущих параметрів можна побудувати довірчий інтервал, що показує з імовірністю можливий інтервал зміни істинних параметрів моделі :
|
Оцінка точності моделі
Аналогічно до випадку парної регресії для оцінки точності можна розглядати величину відносної похибки апроксимації в i -му спостереженні:
, .
Для судження про точність моделі визначають середню відносну похибку апроксимації:
.
Похибка, менша 7–10%, свідчить про якісний підбір моделі до початкових даних (висока точність). У разі похибки, більшої 15%, слід вибрати інший тип рівняння моделі.
|
|
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
© 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!