Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 131 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

131
σ
2
0
– дисперсия, обусловленная неучтенными факторами.
k
yy
n
i
ii
r
∑
=
−
=
1
2
2
)
ˆ
(
σ
1
)
ˆ
(
1
2
2
0
−−
−
=
∑
=
k
n
yy
n
i
ii
σ
где ŷ
i
– значение функции, рассчитанное по модели,
k – число степеней свободы = число коэффициентов модели – 1.
Желательно, чтобы t-критерий Фишера был много больше 1.
Информационная способность модели оценивается коэффициентом
детерминации RM = R
2
:
∑
∑
=
=
−
−
==
n
i
ii
n
i
ii
yy
yy
RRM
1
2
1
2
2
)
ˆ
(
)
ˆ
(
Коэффициент детерминации характеризует долю изменчивости случайной
величины У, обусловленную влиянием факторов, включенных в модель.
Модель считается информационно способной, когда коэффициент
детерминации RM > 0.5.
Между коэффициентом детерминации RM и F-критерием Фишера
существует взаимосвязь:
m
mn
R
R
F
1
*
1
2
2
−−
−
=
.
В пределах от наименьшего (x
1
) до наибольшего (x
n
) наблюдавшихся
значений величины X прогноз Y
k
более точен; за пределами интервала (x
1
, x
n
)
точность прогноза снижается. Поэтому на практике прогноз при экстраполяции
допускается не более, чем на 1/4 интервала (x
1
, x
n
).
Пример 2.36. По данным примера 2.35, представленного в таблице:

Страницы