Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Дискриминация математических моделей, описываемых с помощью уравнений регрессии




 

Выбор из выше приведенного перечня (§3) наиболее подходящей математической модели, как уже отмечалось выше, является важной задачей. Указанная задача решается путем дискриминации, т.е. путем браковки худших и отбора лучшей модели. Для решения задач дискриминации математических моделей поступают следующим образом. Вначале вычисляют ошибку аппроксимации для каждого из уравнений регрессии по

где S (Y)аппр - ошибка аппроксимации (среднее квадратическое отклонение расчетного значения функции отклика от опытного значения);

yiопыт— опытное значение функции отклика;

yiрасч.— расчетное значение функции отклика, отвечающее заданному виду уравнения регрессии;

n — число испытаний;

d — число значащих коэффициентов математической модели. Единица вычитается для того, чтобы оценка не была смещенной.

Далее на основе полученных ошибок аппроксимации производится последовательное сравнение и дискриминация рассматриваемых моделей.

Указанная процедура производится с помощью следующего альтернативного соотношения

где F расч. - критическое значение критерия Фишера, вычисляемое при заданном

уровне значимости и заданных числах степеней свободы К1 большей дисперсии и К2 меньшей дисперсии.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 710; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.