Имитационное моделирование сложных систем. Духанов А.В - 76 стр.

лять выборку в объеме 5 – 8 наблюдений. Общий объем выбор-
ки рассчитывается исходя из количества факторов, а также ко-
личества свободных членов уравнения регрессии.

       7.4.4. Спецификация функции регрессии
     На данном этапе исследования дается конкретная форму-
лировка гипотезы о форме связи (линейная или нелинейная,
простая или множественная и т.д.). Для этого используются раз-
личные критерии для проверки состоятельности гипотетическо-
го вида зависимости. Также проверяются предпосылки корреля-
ционно-регрессионного анализа.

        7.4.5. Оценка функции регрессии
     Здесь определяются числовые значения параметров регрес-
сии, и вычисляется ряд показателей, характеризующих точность
модели.

       7.4.6. Отбор главных факторов
     Одним из важных этапов составления многофакторной мо-
дели является отбор объясняющих переменных.
     В первую очередь на данном этапе формируют перечень
тех факторов, которые могут влиять на отклик системы. Обычно
их число достигает нескольких десятков. Поэтому построенная
с таким количеством факторов модель может быть неустойчи-
вой. Она проявляется, когда при изменении некоторых факторов
значение зависимой переменной будет расти вместо того, чтобы
уменьшаться.
     При небольшом количестве факторов полученная модель
может приводить к ошибкам при принятии решений в ходе ее
анализа.
     В связи с этим определяют рациональных перечень факто-
ров.

                                 76