Оценка качества регрессионных моделей.
Для этого используются такие показатели, как:
-коэффициент детерминации(R²)-показывает сколько % объясняется моделью, а сколько другими факторами, чем он ближе к 1, тем лучше.
- остаточная дисперсия на одну степень свободы:
Dост = ∑(y-ŷ)²/(n-2), т.е. если = ∑(ŷ-y¯)² > (y-ŷ)², то уравнение регрессии статистически значимо и х оказывает существенное влияние на у, т.е. R² будет приближаться к 1.
- стандартное отклонение(ошибка регрессии)
S = (∑(y-ŷ)²/(n-m-1))½
Данную величину можно сравнивать со сред.знач-м рез-та и сделать вывод о кач-ве модели.
-ошибка аппроксимации (сходимости), наряду с коэф-том детерминации R2 и ост. дисперсией на одну степени (станд. отклонением (ошибкой) регрессии ) используется для оценки качества построенной модели.
, если Ā ≤ 7%, модель считается хорошей.