Использование показателей качества коэффициентов и уравнения регрессии для интерпретации и корректировки модели

Средняя ошибка аппроксимации

Средняя ошибка аппроксимации (средняя абсолютная процентная ошибка) – показывает в процентах среднее отклонение расчетных значений зависимой переменной от фактических значений y_i

Если A ≤ 10%, то качество подгонки уравнения считается хорошим. Чем меньше значение A, тем лучше.

В случае незначимости уравнения, необходимо устранить ошибки модели. Наиболее распространенными являются следующие ошибки:

- неправильно выбран вид функции регрессии;

- в модель включены незначимые регрессоры;

- в модели отсутствуют значимые регрессоры.

После устранения ошибок требуется заново оценить параметры уравнения и его качество, продолжая этот процесс до тех пор, пока качество уравнения не станет удовлетворительным. Если после поделанных процедур, мы не достигли требуемого уровня значимости, то необходимо устранять другие ошибки (спецификации, классификации, наблюдения и т.д., см. тему 3, п. 6).

Дата добавления: 2014-01-20