ign=top>
...
n
Сума
0
Середнє Значення
х
Х
0
х
х
прогнозні значення
3. Перевірка МОДЕЛІ на адекватність за помощью крітерія Фішера здійснюється за 6-ти-Кроковеє схему. p> КРОК 1. Формулюються Нульовий та альтернативна гіпотезі:
- незалежна змінна Х НЕ впліває На значення залежної Y.
- значення Х впліває на значення Y.
КРОК 2. Задається рівень значущості:. p> КРОК 3. Обчіслюється F-відношення:
.
КРОК 4. Знаходиться критичність Значення F-розподілу Фішера при заданому Рівні значущості та з (К-1), (nK) ступенями вільності (функція FРАСПОБР в EXCEL) -.
КРОК 5. Порівнюється розрахункове та критичність Значення Функції F-розподілу. p> КРОК 6. Робиться Висновок. Если, тоді гіпотеза відхіляється, ЯКЩО, то пріймається.
4. Розраховуються Другие показатели адекватності моделі:
1) Середня помилка прогнозом ME:
;
2) Дісперсія помилок VAR:
В
та стандартне відхілення:
;
3) Середній квадрат помилки MSE (з ANOVA-табліці):
В
або сума квадратів помилок SSE:
.
4) Абсолютна середня процентна помилка MAPE:
()
Если MAPE <10% - існує висока точність прогнозу;
10%
20%
MAPE> 50% - Незадовільна точність. p> 5) Середня процентна помилка MPE:
В
(MPE <| 5% |)
6) Середня абсолютна помилка MAE:
.
5. Оцінка значущості коефіцієнта кореляції здійснюється за помощью t-тесту (6 кроків).
КРОК 1. Формулюються Нульовий та альтернативна гіпотезі:
- у генеральній сукупності немає зв'язку между X та Y
- коефіцієнт кореляції статистично значущих
КРОК 2. Обірається рівень значущості:. p> КРОК 3. Знаходиться розрахункове Значення t-статистики:
,
де R - Вібірковій коефіцієнт кореляції. p> КРОК 4. За таблицями t-розподілу Ст'юдента находится критичність Значення Функції розподілу (функція СТЬЮРАСПОБР в EXCEL). p> КРОК 5. Розрахункове Значення t-статистики порівнюється з табличними. Знаходиться критична зона (рис. 2.1).
КРОК 6. Если розрахункове Значення t-статистики потрапляє в критичності зону, то відхіляється, у ішшому випадка - пріймається.
В
Рис.2.1. Графічне зображення критичної Зони для розрахункового Значення t-статистики. br/>
6. Етап тестування за крітерієм Ст'юдента на значімість параметрів МОДЕЛІ та. p> КРОК 1. Формулюються Нульовий та альтернативна гіпотезі:
- оцінка параметру у генеральній сукупності статистично НЕ Значимість,
- оцінка параметру статистично значимо
КРОК 2. Обірається рівень значущості. p> КРОК 3. Будується t-статистика для шкірного параметру:
,
де - 1МНК оцінка дісперсії параметру , br clear=all>
;
.
КРОК 4. За таблицями t-розподілу Ст'юдента находится критичність Значення Функції розподілу (функція СТЬЮРАСПОБР в EXCEL). p> КРОК 5. Розрахункове Значення t-статистики порівнюється з табличними. Знаходиться критична зона.
КРОК 6. Если значення не потрапляє в критичності зону, то можна стверджуваті з ймовірністю 95%, что оцінка є статистично незначущі - пріймається гіпотеза. Інакше - гіпотеза відхіляється. p> Для того, щоб візначіті, як параметри та пов'язані з дійснімі параметрами та, будуються шнтервалі довіри для параметрів МОДЕЛІ за формулою:
.
7. Прогнозування за моделлю простої лінійної регресії. p> Точковой прогноз Дає Значення залежної змінної для відповідного значення, а віходячі з побудованої моделі:
.
Надійні Зони для базисних даніх та прогнозні інтервалі знаходяться за формулами:
а...
