Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

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.

 


Поделиться с друзьями:

mylektsii.su - Мои Лекции - 2015-2024 год. (0.006 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал