х причин:
1. через помилки експерименту;
. через непридатність моделі.
Скориставшись формулами (8) і (10), знайдемо нев'язки.
;
;
;
;
;
;
;
;
;
В
Для аналізу загальної якості рівняння регресії зазвичай використовують множинний коефіцієнт детермінації (квадрат коефіцієнта множинної кореляції):
, (11)
В В
Для перевірки правильності виконання розрахунку коефіцієнта детермінації використовуємо функцію Excel = КОРРЕЛ (B2: B6; C2: C6). Коефіцієнт детермінації вийшов рівним 0,99. Це значення збігається із значенням коефіцієнта детермінації, обчисленим аналітично. Розрахунок коефіцієнта детермінації представлений на малюнку 2. br/>В
Малюнок 2 - Розрахунок коефіцієнта детермінації
Значення коефіцієнта детермінації близьке до одиниці, отже, побудована модель пояснює майже всю мінливість відповідних змінних. Значить, модель можна використовувати для прогнозу. p> визначили нев'язки:
,
,
,
,
.
Нев'язки можуть виникати з двох причин:
. через помилки експерименту;
. через непридатність моделі.
Для аналізу загальної якості рівняння регресії ми використовували множинний коефіцієнт детермінації (квадрат коефіцієнта множинної кореляції), який вийшов.
Для перевірки правильності виконання розрахунку коефіцієнта детермінації використовували функцію Excel. Коефіцієнт детермінації вийшов рівним 0,997. Це значення співпало зі значенням коефіцієнта детермінації, обчисленим аналітично. p> Значення коефіцієнта детермінації близьке до одиниці, отже, побудована модель пояснює майже всю мінливість відповідних змінних. Значить, модель можна використовувати для прогнозу. br/>
. МЕТОД АСКОВІЦА
У тому випадку, якщо інтервал між вхідними змінними x однаковий, можна уникнути громіздких обчислень і побудувати пряму регресії графічно методом Асковіца, який є точним графічним методом.
Для побудови виконується наступна методика:
1. з'єднуємо першу і другу точку прямої;
2.на даної прямої робимо відповідну позначку, рівну кроку;
. з'єднуємо прямою відмітку з третьою точкою;
. проходимо ще кроку;
. робимо відмітку на отриманій прямій. І так до останньої точки, яка буде знаходитися на прямій методу найменших квадратів;
. виконуємо аналогічну процедуру з кінцевих точок, отримуємо другу точку прямої методу найменших квадратів.
Побудували пряму регресії графічно методом Асковіца, який є точним графічним методом. Пряма регресії перетинає вісь ординат у точці, що дорівнює 6, яка відповідає значенню коефіцієнта а 0 . Це зна...
