Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 129 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

129
x
y
xy
ra
σ
σ
=
1
где σ
х
и σ
y
– средние квадратические отклонения величин Х и Y,
определяемые по известным формулам:
Поскольку коэффициенты уравнения регрессии получают по результатам
ограниченного по объему выборочного исследования, они содержат ошибки
репрезентативности, которые сказываются и на точности прогноза среднего
ожидаемого значения. Величину ошибок прогноза оценивают средней
квадратической ошибкой:
где S
o
- среднее квадратическое отклонение наблюдавшихся значений
величины y
i
от рассчитанных по уравнению регрессии.
Эту величину вычисляют по формуле:
2
)
ˆ
(
1
2
−
−
=
∑
=
n
yy
S
n
i
ii
o
Из формулы видно, что значения S
o
и m
yk
будут тем меньше, чем меньше
окажутся отклонения результатов наблюдения y
i
от линии регрессии ŷ
i
и чем
больше будет число наблюдений n.
Оценка статистической значимости регрессионной модели.
Основная гипотеза Н
0
– коэффициент регрессии a
1
= 0.
Для проверки этой гипотезы применяем t-критерий Стьюдента [5]
1
)(
1
2
−
−
=
∑
=
n
xx
n
i
i
x
σ
1
)(
1
2
−
−
=
∑
=
n
yy
n
i
i
y
σ
)
)(
)(1
(
1
2
2
∑
=
−
−
+=
n
i
i
k
o
k
y
xx
xx
n
S
σ

Страницы