оценка качества модели

PPTX 11 стр. 82,3 КБ Бесплатная загрузка

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇
1 / 11
понятие случайной величины оценка качества модели план: качество модели проверка значимости модели регрессии наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях качество модели регрессии оценивается по следующим направлениям: проверка качества всего уравнения регрессии проверка значимости всего уравнения регрессии проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии проверка выполнения предпосылок мнк для оценки качества модели множественной регрессии вычисляют коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) r и коэффициент детерминации r2 . чем ближе к 1 значения этих характеристик, тем выше качество модели в многофакторной регрессии добавление дополнительных объ­ясняющих переменных увеличивает коэффициент детерминации. следовательно, коэффициент детерминации должен быть скор­ректирован с учетом числа независимых переменных. скоррек­тированный r2 рассчитывается так: где n — число наблюдений k — число независимых переменных проверка значимости модели регрессии для проверки значимости модели регрессии используется f-критерий фишера, вычисляемый по формуле: если расчетное значение с 1= к и 2 = (n - k - 1) степенями свободы, где k – количество факторов, включенных в модель, больше табличного …
2 / 11
у текущими уровнями некоторой переменной и уровнями этой же переменной, сдвинутыми на несколько шагов, называется автокорреляцией. критерий дарбина – уотсона наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях проверяют с помощью критерия дарбина – уотсона. численное значение коэффициента равно критерий дарбина – уотсона значение dw статистики близко к величине 2(1 – r(1)), где r(1) - выборочная автокорреляционная функция остатков первого порядка. таким образом, значение статистики дарбина - уотсона распределено в интервале от 0 до 4. соответственно, идеальное значение статистики - 2 (автокорреляция отсутствует). меньшие значения критерия соответствуют положительной автокорреляции остатков, большие значения - отрицательной. статистика учитывает только автокорреляцию первого порядка. оценки, получаемые по критерию, являются не точечными, а интервальными image1.png image2.png image3.png /docprops/thumbnail.jpeg
3 / 11
оценка качества модели - Page 3
4 / 11
оценка качества модели - Page 4
5 / 11
оценка качества модели - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 11 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "оценка качества модели"

понятие случайной величины оценка качества модели план: качество модели проверка значимости модели регрессии наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях качество модели регрессии оценивается по следующим направлениям: проверка качества всего уравнения регрессии проверка значимости всего уравнения регрессии проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии проверка выполнения предпосылок мнк для оценки качества модели множественной регрессии вычисляют коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) r и коэффициент детерминации r2 . чем ближе к 1 значения этих характеристик, тем выше качество модели в многофакторной регрессии добавление дополнительных объ­ясняющих переменных увеличивает коэффициент детерминации. следовательно, коэффициент детерминации должен...

Этот файл содержит 11 стр. в формате PPTX (82,3 КБ). Чтобы скачать "оценка качества модели", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: оценка качества модели PPTX 11 стр. Бесплатная загрузка Telegram