АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Использование метода Фишера для оценки значимости регрессии. Коэффициент детерминации

Читайте также:
  1. A) представляет собой соотношение нормы резервирования депозитов к коэффициенту депонирования
  2. C. Использование комбинации диуретиков из разных фармакологических групп
  3. Exercises for Lesson 4. There is / there are. Функция. Формы. Использование в ситуации гостиницы
  4. II. Документация как элемент метода бухгалтерского учета
  5. III. Методы оценки функции почек
  6. IV. Использование экскрементов производства
  7. What is Public Relations? What are the advantages and the disadvantages of Public Relations? Why do marketers tend to underuse it( неполноеиспользованиеих)?
  8. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  9. Абсолютные показатели оценки риска
  10. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  11. Автокорреляция уровней временного ряда. Анализ структуры временного ряда на основании коэффициентов автокорреляции
  12. Акционерное финансирование. Методы оценки стоимости акций.

При анализе адекватности уравнения регрессии (модели) исследуемому процессу, возможны следующие варианты:

1. Построенная модель на основе F-критерия Фишера в целом адекватна и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

2. Модель по F-критерию Фишера адекватна, но часть коэффициентов не значима. Модель пригодна для принятия некоторых решений, но не для прогнозов.

3. Модель по F-критерию адекватна, но все коэффициенты регрессии не значимы. Модель полностью считается неадекватной. На ее основе не принимаются решения и не осуществляются прогнозы.

Проверить значимость (качество) уравнения регрессии–значит установить, соответствует ли математическая модель, выражающая зависимость между переменными, экспериментальным данным, достаточно ли включенных в уравнение объясняющих переменных для описания зависимой переменной. Чтобы иметь общее суждение о качестве модели, по каждому наблюдению из относительных отклонений определяют среднюю ошибку аппроксимации. Проверка адекватности уравнения регрессии (модели) осуществляется с помощью средней ошибки аппроксимации, величина которой не должна превышать 10-12% (рекомендовано).

Оценка значимости уравнения регрессии в целом производится на основе F-критерия Фишера, которому предшествует дисперсионный анализ. В математической статистике дисперсионный анализ рассматривается как самостоятельный инструмент статистического анализа. В эконометрике он применяется как вспомогательное средство для изучения качества регрессионной модели. Согласно основной идее дисперсионного анализа, общая сумма квадратов отклонений переменной (y) от среднего значения (yср.) раскладывается на две части – «объясненную» и «необъясненную»:

Схема дисперсионного анализа имеет следующий вид:

(n –число наблюдений, m–число параметров при переменной x)

Определение дисперсии на одну степень свободы приводит дисперсии к сравнимому виду. Сопоставляя факторную и остаточную дисперсии в расчете на одну степень свободы, получим величину F-критерия Фишера. Фактическое значение F -критерия Фишера сравнивается с табличным значением Fтабл. (α, k1, k2) при заданном уровне значимости α и степенях свободы k1= m и k2=n-m-1. При этом, если фактическое значение F-критерия больше табличного Fфакт> Fтеор, то признается статистическая значимость уравнения в целом. Для парной линейной регрессии m=1, поэтому:


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)