Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Проверка качества подгонки регрессионной модели к наблюдаемым данным
|
|
Качество построенной модели можно оценить с помощью коэффициента (индекса) детерминации:
R2 = 
= 
,
где 
- выборочная дисперсия результирующего показателя y; 
- остаточная дисперсия, объясняемая случайной компонентой, 
- дисперсия, объясняемая регрессией. Чем больше значение этого показателя (а оно изменяется от 0 до 1), тем лучше уравнение регрессии объясняет рассеяние наблюдаемых значений результирующего показателя y относительно средней величины, тем меньшее влияние на это рассеяние оказывают случайные факторы.
Для оценки качества уравнения регрессии также используется показатель, связанный с индексом детерминации. Это показатель называется множественный коэффициент корреляции
R = √ R2
Для парной линейной регрессии R = ryx. Степень тесноты связи результирующей и факторных переменных можно оценить, используя шкалу Чеддока
| Значение R | 0, 1 – 0, 3 | 0, 3 – 0, 5 | 0, 5 – 0, 7 | 0, 7 – 0, 9 | 0, 9 - 0, 99 |
| Степень связи | слабая | умеренная | заметная | высокая | очень высокая |
При значении R более 0, 7 величина R2 будет болеее 50%. Это означает, что более 50% вариации результирующей переменной объясняется случайными факторми.
|
|