Для вычисления
и
можно использовать следующие формулы
,
.
Пример Для уравнения регрессии, полученного в примере п.10.3. вычислить точечную и интервальную оценки для значения отклика при глубине прогноза r=10. Доверительная вероятность p=0.95 Решение: В примере к п.10.3. было получено - уравнение регрессии - остаточная дисперсия Во втором примере к п.10.4. было получено Так как
Прогнозируемое значение
Проведем промежуточные вычисления
тогда
и доверительные границы
Таким образом, прогнозируемое значение с вероятностью
|
10.7. Проверка соответствия уравнения регрессии экспериментальным данным
Под соответствием уравнения регрессии экспериментальным данным (адекватность модели) понимается статистическая неразличимость результатов наблюдений
и значений
, вычисляемых по уравнению регрессии. Статистическая неразличимость определяется проверкой гипотезы.
1. Проводится по
наблюдений величины
при каждом значении величины ![]()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Вычисляется значение остаточной дисперсии
, определяемой рассеянием значений
вокруг линии регрессии, по формуле
,
где
– количество коэффициентов регрессии (для линейной регрессии
),
.
Для линейной регрессии формула имеет вид
.
3. Вычисляется значение дисперсии
, определяемой естественным рассеянием значений
вокруг своих средних
, по формуле
где
,
.
4. При заданной доверительной вероятности
вычисляется квантиль распределения Фишера
со степенями свободы
и
(по формуле ).
5. Если
,
то ошибка в определении регрессии с доверительной вероятностью
признается статистически значимой, то есть уравнение регрессии не соответствует экспериментальным данным. В этом случае нужно проверить правильность расчета коэффициентов уравнения регрессии. Если ошибок нет, то следует выбрать другую функцию в качестве уравнения регрессии.
Пример Для результатов наблюдений
проверить адекватность уравнения регрессии, полученного в примере п.10.2. при доверительной вероятности p=0.95, если известны дополнительные результаты наблюдения величины Y
Решение: Из примера п.9.1 имеем уравнение регрессии Вычислим средние значения
Проведем промежуточные вычисления по формуле
тогда значение дисперсии, определяемой рассеянием значений
Вычислим несмещенные оценки дисперсий для каждой серии наблюдений величины Y
тогда значение дисперсии
Вычислим отношение дисперсий
Вычислим квантиль распределения Фишера
Вычислим константы - квантиль стандартного нормального распределения для определим по формуле
- остальные коэффициенты
тогда
Так как
то уравнение регрессии соответствует экспериментальным данным с вероятностью |
ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ
1. Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”. Источники экспериментальных данных. Пути повышения точности экспериментальных данных
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 |
Основные порталы (построено редакторами)
.
.