Составители:
Рубрика:
84
Ŷ = 88,71 − 2272 · x.
Под рубрикой « Дисперсионный анализ » видим значение
критерия Фишера F = 96,60. Рядом, под условным названием
«Значимость F», число α = 1,4085 · 10
–10
. Отсюда доверитель -
ная вероятность гипотезы об адекватности полученной мате-
матической модели в целом (достаточно высоком значении R
2
)
составляет
β = 1
− α ≅ 1.
Под рубрикой «t
− статистика» выведены эксперименталь-
ные значения критерия Стьюдента для коэффициентов b
0
, b
1
,
по которым вычислены « P
− значения », т.е. уровни значимос-
ти ошибок α
0
= 7,7380 · 10
−19
, α
1
= 1,4086 · 10
−10
определения
этих коэффициентов соответственно. Таким образом, данные
коэффициенты определены с доверительной вероятностью
β
0
= 1 − α
0
≅ 1; β
1
= 1 − α
1
≅ 1.
Поскольку в данной задаче представлен лишь один фак-
тор
x = [P], задача относится к категории одномерного статис-
тического анализа. Всего же в подобный анализ может быть
вовлечено до 16 независимых переменных включительно (мно-
гомерный анализ). Заметим, что при необходимости можно
анализ усложнить и определить уравнение регрессии не
только в линейной форме, но и в нелинейной, в том числе и
в форме пользователя [ 10 ]. При этом подчеркнём, что урав-
нение регрессии позволяет не только проанализировать зави-
симость Y (любого технико – экономического показателя про-
изводства) от определяющих его факторов x
1
, x
2
, x
3
, … , x
K
в известных пределах их варьирования, но также выйти в
ближайшую область за эти пределы. Подобная экстраполяция
с расчётом y как функции прогнозируемых значений факторов
даёт возможность выявить тренд, т.е. тенденцию к будущему
развитию того или иного показателя сообразно наметившему-
ся изменению определяющих его факторов. Вообще же, ста-
тистические модели имеют интерполяционный смысл: они
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- …
- следующая ›
- последняя »
