dispersia reziduală
Dacă dispersia reziduală este aproximativ aceeași pentru un număr de funcții, în practică, se preferă forme mai simple de funcții, deoarece acestea sunt mai potrivite pentru interpretare și necesită mai puțin volum de observații. Acest lucru înseamnă că, căutarea unei regresstsyu liniare cu mai puțin de 7 cazuri, nu are sens. Dacă forma funcției este complicată, este necesar să crească numărul de observații, pentru fiecare parametru pentru x trebuie să anticalcar Tuva puțin 7 observații. [16]
Dacă dispersia reziduală a modelelor comparate diferă ușor, trebuie acordată prioritate unui model cu mai puțini parametri. [18]
Când această dispersie reziduală și creșterea factorial la fiecare 10 ori, dar atitudinea lor nu se schimbă. [19]
Astfel factorial și dispersia reziduală fiecare creștere de 102 de ori, dar atitudinea lor nu se schimbă. [20]
În cazul în care amploarea varianța reziduală a noului model este mai mică decât modelul precedent pas, efectul exclus din factorul de studiu este recunoscută ca fiind nesemnificativă. Și astfel, atâta timp cât valoarea următoarea etapă a varianței reziduale ecuația este mai mare decât variația reziduală din etapa anterioară a ecuației, care indică importanța influenței asupra funcției excluse de la ultima etapă, factor, factorul care corespunde cea mai mică valoare - criteriu. Prin urmare, nu ar trebui să fie excluse de la stat. [21]
Deoarece amploarea variațiilor reziduale S2 sunt măsurate la un număr finit de date experimentale, acestea sunt ele însele aleatoare. Prin urmare, atunci când se evaluează gradul de adecvare al ipoteze testabile cu privire la semnificația diferențelor de dispersia reziduală. Verificarea poate fi realizată cu ajutorul testului F. [22]
De aceea dispare s2 varianța reziduală (Z) înseamnă că (cu probabilitatea 1) reziduul Z G și, prin urmare, Y este o funcție liniară a X. Astfel, coeficientul de corelație ia valori extreme 1 dacă și numai dacă între valorile X și Y există o relație funcțională liniară. [23]
Valoarea mai mică a dispersiei reziduale. cel puțin efectul observat nu este reprezentat în alți factori de ecuații de regresie se potrivesc mai bine ecuația de regresie a datelor brute. În cazul în care prelucrarea datelor statistice pe computer sunt în mișcare diferite funcții matematice în modul automat și unul care este selectat, pentru care dispersia reziduală este cea mai mică. [24]
Valoarea a2 este numită varianța reziduală și, de obicei, de asemenea necunoscut. În cazul în care variabilele de bază non-aleatoare sunt CJI forma Zj (t), în cazul în care CJI (t) - polinom, atunci vorbim despre regresia polinomială. [25]
În simplificarea ecuației de regresie de dispersie reziduală poate crește, ceea ce duce la o scădere testul exact al lui Fisher. Prin urmare, membrii ai ecuației de regresie, puteți exclude coeficienții nesemnificative bj numai dacă verificarea adecvării modelului simplificat prin testul Fisher dă un rezultat pozitiv. [26]
Trebuie amintit că dispersia reziduală este valoarea totală. Se compune din dispersia cauzată de o eroare experimentală și varianța datorită interacțiunii. Din moment ce acest sistem nu prevede stabilirea experimente repetate, nu am avut ocazia de a testa ipoteza nu are efecte de interacțiune. Variația reziduală estimează eroarea experimentală numai în cazul în care ipoteza nu interacțiuni efecte valide. În caz contrar, valoarea de eroare experimentală puternic supraestimate. [27]
au observat următoarele modificări timp dispersia reziduală nu sunt neașteptate, deoarece secvența de date abatere standard, de asemenea, se modifică substanțial în timp. Subliniem faptul că cele de mai sus AC (25) - modelul nu poate ține cont de modificările observate în dispersie. [28]
De asemenea, este necesar să se evalueze modificarea dispersiei reziduale în prezența unor erori de măsurare. [29]
Modelul a fost adecvat, dispersia reziduală nu trebuie să fie semnificativ mai mare variație reproductibilitate. [30]
Pagini: 1 2 3 4