Математические методы моделирования в геологии. Часть I. Мартьянова А.Е. - 192 стр.

  192                                Мартьянова А.Е. Математические методы моделирования в геологии


    Результаты анализа. Выходной диапазон будет включать в себя
результаты дисперсионного анализа, коэффициенты регрессии, стандартную
погрешность     вычисления      Y,       среднеквадратичные               отклонения,          число
наблюдений, стандартные погрешности для коэффициентов.
    Интерпретация         результатов.         Значения        коэффициентов             регрессии
находятся в столбце Коэффициенты и соответствуют:
        • Y-пересечение – a0;
        • переменная Х1 – a1;
        • переменная X2 – a2 и т.д.
    В     столбце        P-Значение         приводится            достоверность            отличия
соответствующих коэффициентов от нуля. В случаях, когда P > 0,05,
коэффициент может считаться нулевым, что означает, что соответствующая
независимая переменная практически не влияет на зависимую переменную.
    Приводимое       значение        R-квадрат           (коэффициент             детерминации)
определяет, с какой степенью точности полученное регрессионное уравнение
аппроксимирует исходные данные. Если R-квадрат > 0,95, говорят о высокой
точности аппроксимации (модель хорошо описывает явление). Если R-квадрат
лежит в диапазоне от 0,8 до 0,95, говорят об удовлетворительной
аппроксимации (модель в целом адекватна описываемому явлению). Если R-
квадрат < 0,6, принято считать, что точность аппроксимации недостаточна и
модель требует улучшения (введения новых независимых переменных, учета
нелинейностей и т.д.).


ПРИМЕР V.3
    Требуется
    Продолжив       работу   над      ПРИМЕРОМ             V.2,     необходимо           построить
регрессионное уравнение, описывающее связь между золотом и свинцом в
рудах на неизученном участке месторождения по выборке из таблицы V.1,
используя процедуру Регрессия пакета Анализ данных.

                                               192