Оценка погрешности регрессионной модели

После оценки значимости модели в целом и ее параметров необходимо определить величину ошибки, получаемой при использовании этой модели. Эмпирические отклонения могут быть представлены в виде таблицы и графика, используя данные примера из 2.9., получим:

	7,2	4,3	1,5	3,6	5,4	2,6
	6,3	3,5	1,2	2,6	4,9	1,5
	6,33	3,53	0,82	2,85	4,59	1,88
	-0,05	-0,03	0,38	-0,25	0,31	-0,38
	-0,5	-0,8	31,6	-9,7	6,2	-25,6

отклонения достаточно велики, минимальное отклонение 31,6 % - это очень много.

Определим среднюю погрешность модели. Ее можно определить как среднюю линейную погрешность

- значительная ошибка

или как среднеквадратичную:

- тоже значительная величина.

(по сути, это , т. е. в принципе оценка заниженная).

Таким образом, значимость модели может быть высокой, но это не говорит о низкой ошибке моделирования.

Дата добавления: 2014-03-19; просмотров: 377; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!