тор випадкових помилок.
Невідомі коефіцієнти моделі знаходяться з умови мінімуму функціонала неузгодженостей, який являє собою суму квадратів неузгодженостей реальних значень залежної змінної і значень. У векторному вигляді функціонал неузгодженостей записується як:
В
Умови мінімуму Ф реалізуються при рівності нулю перших похідних функціоналу з невідомих коефіцієнтам, тобто
В
Дана умова еквівалентно виконанню векторного співвідношення
Х T X ? = Х T Y , що дає значення оцінок коефіцієнтів моделі:
В
Надійність отриманої за допомогою оцінок у моделі визначається за допомогою величини залишкової дисперсії, яка обчислюється за формулою
В
і коефіцієнта множинної кореляції, обчислюваного за формулою
В
D (n +1) (n +1) - алгебраїчне доповнення визначника кореляційної матриці r = r [x i x j ] до елементу r xn = 1x n +1 . Величина R 2 - множинний коефіцієнт детермінації; вона показує, яка частка дисперсії функції пояснюється змінами входять в рівняння регресії незалежних змінних при отриманих значеннях коефіцієнтів моделі. Надійність коефіцієнта множинної кореляції визначається за критерієм Фішера:
В
при заданому рівні надійності і ступеня свободи ? 1 = n, v 1 = Nn.
Наявність зв'язку між залежною змінною у i і незалежними змінними х ij визначається за допомогою коефіцієнтів кореляції
В
де S 2 yxi ; S 2 yy ; S 2 xixk - коефіцієнти коваріації, що визначаються за формулою
В
де Їx i , Їx k
