Оцінка достовірності моделі

Стандартна похибка оцінювання за рівнянням регресії (похибка визначення точкових оцінок коефіцієнтів b₀ і b₁) характеризує точність апроксимації вихідних даних лінійною функцією.

де n – кількість спостережень, m – кількість параметрів моделі.

Чим менша величина S_e, тим міцніший зв'язок між змінними y та x (тобто, тим краще підібрана функція регресії відповідає дослідним даним).

Стандартна похибка оцінювання за рівнянням регресії має таку саму одиницю вимірювання, що й початкові дані результуючої змінної (в нашому прикладі – в тис. грн.).

Якщо S²_e =0, то всі фактичні дані збігаються з теоретичними (), тобто початкові спостереження лежать на лінії регресії і взаємозв’язок є функціональним. Тоді коефіцієнт кореляції дорівнює одиниці.

Функція СТОШУХ обчислює стандартну похибку регресії.

Для нашого прикладу:

Якщо відстані на кореляційній діаграмі між лініями довіри та лінією регресії дорівнюють подвійній стандартній похибці оцінювання:

то між цими лініями повинно розміщуватися 95 % спостережень. За межами трьох стандартних відхилень від лінії регресії:

практично не повинно бути жодного спостереження.

Дата добавления: 2014-11-16