Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Оценка значимости уравнения регрессии в целом
|
|
Проверить значимость уравнения регрессии – значит установить, соответствует ли математическая модель, выражающая зависимость между переменными, экспериментальным данным и достаточно ли включенных в уравнение объясняющих переменных (одной или нескольких) для описания зависимой переменной.
Чтобы иметь общее суждение о качестве модели из относительных отклонений по каждому наблюдению, определяют среднюю ошибку аппроксимации:
.
Средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 8–10%.
Оценка значимости уравнения регрессии в целом производится на основе F-критерия Фишера:
,
где m – число факторов в эконометрической модели.
Фактическое значение 
-критерия Фишера сравнивается с табличным (критическим) значением 
при уровне значимости 
и степенях свободы 
и 
. При этом, если фактическое (расчетное) значение -критерия больше табличного, то признается статистическая значимость уравнения в целом.
Для парной линейной регрессии 
, поэтому:
|
|