Составители:
Рубрика:
34
ния этого отношения называют F-распределением. Если указанное выше
отношение превышает некоторое табличное значение для заданной до-
стоверности (1–α), то данная модель некорректна и необходимо по дби-
ра т ь другую мо дель. В качестве простейшег о критерия дискриминации кор-
ректных моделей можно использовать величину
2
r
s
.
Несмотря на то, что удовлетворение F-критерию говорит о коррект-
ности модели, возможно существенное расхождение между реальной и
расчетной моделью. Так ое расхождение можно заметить с помощью
анализа так называемых остатков, т. е. отклонений между эксперимен-
тальными значениями зависимой переменной
!
yyE−=
. Эти остатки,
во всяком случае, не должны противоречить основным предположени-
ям, заложенным в регрессивный анализ: независимость наблюдаемых
ошибок, постоянство дисперсии зависимой переменной и нормальный
закон для ошибок. Одно из необходимых требований к остаткам – слу-
чайное распределение относительно . Его отсутствие указывает на не-
удовлетворительность модели.
Остатки анализируют по пяти признакам, которые позволяют выб-
рать или улучшить модель:
1) обнаружение выбросов;
2) обнаружение тренда;
3) обнаружение резкого сдвига уровней;
4) обнаружение изменений в дисперсии ошибок (обычно считают,
что она постоянна);
5) исследование остатков на нормальность.
Примеры первого и вт орого признак ов показаны на рис. 2.5, а, б.
Наряду с ана лизом остатков используют так называемую шаговую
регрессию, которая основана на последовательном включении и вык-
б)
E
i
/s
r
а)
E
i
/s
r
Рис. 2.5. Распределение нормированных на стандартное отклонение остатков по
номерам измерений n: a – в случае выброса; б – в случае тренда
–1
0
1
3
–3
1102030
n
–1
3
–3
11020 30
1
0
n
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- …
- следующая ›
- последняя »
