Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 130 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

130
a
a
t
~
1
σ
=
где
σ
ã
– СКО оценки коэффициента регрессии,
x
y
xy
a
r
n
σ
σ
σ
−
−
=
1
2
~
Критической областью для отклонения основной гипотезы является верхняя
α/2 %-я область t-распределения Стьюдента с числом степеней свободы n-2.
Анализ остатков как метод проверки адекватности регрессионной
модели.
Для проверки адекватности регрессионной модели, то есть, для того чтобы
убедиться, что модель верно отражает имеющуюся в действительности
взаимосвязь переменных, нужно построить график остатков, т.е. функции
ii
yyxf
ˆ
)( −=∆
.
Если модель адекватна, то остатки должны быть равномерно распределены в
горизонтальной полосе вдоль оси абсцисс.
Остатки
)
ˆ
(
ii
yy −
можно рассматривать как случайную величину,
зависящую от других факторов, что порой приводит к необходимости применения
многомерного регрессионного анализа...
Дисперсионный анализ уравнения регрессии
Рассеивание случайной величины У "разлагают" на рассеивание,
объясняемое моделью, и рассеивание, обусловленное факторами, которые не
учтены моделью. В качестве критерия статистической значимости регрессионной
модели используется F-критерий Фишера:
2
0
2
σ
σ
r
F =
где σ
2
r
– дисперсия, обусловленная регрессией,

Страницы