Составители:
Рубрика:
Приложение A. Обработка данных на компьютере
> LinearFit([1, x1, x2], X, Y, [x1, x2], output=
> [parametervector, confidenceintervals]);
1.297325782020245
2.738892906323589
−4.921058609232332
,
−0.26931730053..2.86396886457
1.99081182004..3.48697399260
−5.14990853742.. − 4.69220868104
Теперь результат лучше, хоть и далек от идеала. Из это-
го примера видно, что введение лишних факторов “на всякий
случай ” может привести к искажению результатов.
Найдем bσ
2
(X
0
X)
−1
– ковариационную матрицу коэффици-
ентов.
> LinearFit([1, x1, x2], X, Y, [x1, x2],
> output=variancecovariancematrix);
0.60645168445563 −0.27300178768213 −0.025084508317826
−0.27300178768213 0.13827810685498 0.0060446974937292
−0.025084508317826 0.0060446974937292 0.012940696053904
Проверим адекватность модели – исследуем остатки. На-
помним, что остатки должны обладать свойствами случайных
ошибок: ε
i
∈ N(0, σ
2
). Начнем с нормального распределения.
271
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 269
- 270
- 271
- 272
- 273
- …
- следующая ›
- последняя »
