Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Средняя ошибка аппроксимации.
Фактические значения результативного признака отличаются от теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии, т. е. 
и 
. Чем меньше это отличие, тем ближе теоретические значения подходят к эмпирическим данным, лучше качество модели. Чтобы иметь общее представление о качестве модели из относительных отклонений по каждому наблюдению, определяют среднюю ошибку аппроксимации:
Существует и другая формула определения средней ошибки аппроксимации:
, где 
.
Ошибка аппроксимации в пределах 5-7% свидетельствует о хорошем подборе модели к исходным данным.
Коэффициент Фехнера.
К простейшим показателям степени тесноты связи относят коэффициент корреляции знаков, который был предложен немецким ученым Фехнером. Этот показатель основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних. Для его расчета вычисляют средние значения результативного и факторного признаков, а затем проставляют знаки отклонений для всех значений взаимосвязанных пар признаков.
Если ввести обозначения: па - число совпадений знаков отклонений индивидуальных величин от средней, пв - число несовпадений знаков отклонений, то коэффициент Фехнера можно записать таким образом:
Коэффициент Фехнера может принимать различные значения в пределах от -1до +1. Если знаки всех отклонений совпадут, то пв = 0 и тогда показатель будет равен 1, что свидетельствует о возможном наличии прямой связи. Если же знаки всех отклонений будут разными, тогда па = 0 и коэффициент Фехнера будет, равен -1, что дает основание предположить наличие обратной связи.
