Excel в математических и статистических расчетах - 129 стр.

             Нажмите кнопку ОК.
             Результаты анализа. В выходном диапазоне появятся сле-
         дующие результаты и график подбора (рис. 6.24).




           Рис. 6.24. Результаты анализа и график соответствия экспериментальных
                 точек и предсказанных по регрессионной модели из примера

              Интерпретация результатов. В таблице Дисперсионный
         анализ оценивается общее качество полученной модели: ее дос-
         товерность по уровню значимости критерия Фишера — р, кото-
         рый должен быть меньше, чем 0,05 (строка Регрессия, столбец
         Значимость F, в примере- 1.58Е-07 (0,000000158), то есть р =
         0,000000158 и модель значима) и степень точности описания мо-
         делью процесса — R-квадрат (вторая строка сверху в таблице
         Регрессионная статистика, в примере R-квадрат = 0,992). По-
         скольку R-квадрат > 0,95, можно говорить о высокой точности
         аппроксимации (модель хорошо описывает явление (рис. 6.24)).
              Далее необходимо определить значения коэффициентов мо-
         дели. Они определяются из таблицы в столбце Коэффициенты —
         в строке Y-пересечение приводится свободный член; в строках
         соответствующих переменных приводятся значения коэффициен-
         тов при этих переменных. В столбце р-значение приводится дос-


                                                                              129

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com