Множественной регрессии

Date: 2015-10-07; view: 427.

Проверка адекватности модели

Адекватность модели означает не только количественное, но, прежде всего, качественное соответствие описания объекта. Для проверки соответствия полученного уравнения множественной линейной регрессии опытным данным используют коэффициент множественной регрессии . Если , то модель полностью не адекватна. Если , то модель в общем и в целом воспроизводит свойства моделируемого объекта. Количественным показателем адекватности модели служит коэффициент детерминации , который показывает долю дисперсии, объясняемой данной моделью в общей дисперсии. Адекватность построенной модели может быть проверена по критерию Фишера-Снедекора. Для этого вычисляют статистику по формуле

(110)

где — объем выборки; — число факторных признаков, включенных в модель. Затем находят при заданном уровне значимости и числах степеней свободы , по таблице критических точек распределения Фишера . Если , то модель регрессии согласуется с опытными данными, если же , то модель регрессии не согласуется с данными эксперимента.

Адекватность модели множественной регрессии можно определять по средней ошибке аппроксимации

(111)