Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 55 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

55
тернативе
1
H
, состоящей в том, что эти равенства не выполняют-
ся) используется статистика
2 2
2
1 1
1
: ( , 1),
( 1)
s p s
s
R R
R
F F p n s
p n s
(2.8.4)
которая имеет распределение Фишера с
p
и
1
n s
степенями
свободы. Критической областью здесь будут большие значения
статистики
. Если же величина
2 2
1 1
s p s
R R
относительно неве-
лика, то оснований для того, чтобы отвергнуть гипотезу
0
H
, нет.
Замечание. Если гипотеза о незначимости факторов
1
,
s p
X
1
,
s
X
не была отвергнута, то из этого не следует, что эти фак-
торы надо сразу же удалять из модели. Целесообразно продол-
жить исследование, проанализировав каждый фактор из этой со-
вокупности в отдельности. Для этого можно, как показано выше,
построить доверительный интервал для фактора и проверить, на-
крывает ли он значение 0. Процедуры статистического анализа в
какой-то степени неустойчивы. Может оказаться, что группа фак-
торов отвергается, но из них один (или несколько) факторов име-
ет все-таки смысл оставить в модели.
Проверка гипотезы о наличии зависимостей между
факторами
Проверка того, имеют ли место линейные взаимосвязи меж-
ду параметрами модели, основывается на той же идее, что и про-
верка значимости факторов. А именно, наряду с первоначальной
моделью рассматривается модель, в которой учтены взаимосвязи.
Число степеней свободы в этой модели меньше, чем в первона-

Страницы