Перевірка значущості коефіцієнтів регресії

Експериментальні дослідження проводять для того, щоб знайти оцінки коефіцієнтів. Теоретичні значення деяких коефіцієнтів можуть бути рівними нулю. Значустість коефіцієнтів лінійної регресії перевіряють окремо для кожного коефіцієнта за допомогою критерію Стьюдента. Послідовність перевірки складається з таких кроків:

1) знаходимо дисперсію похибки визначення коефіцієнтів (дисперсія є однаковою для всіх коефіцієнтів):

, (9.5)

де - оцінка дисперсії функції відгуку; N, k– число спроб і повторень кожної спроби.

2) обчислюємо відношення абсолютного значення коефіцієнта регресії до середньоквадратичного відхилення похибки його визначення:

(9.6)

3) визначаємо число ступенів вільності:

(9.7)

4) обираємо рівень значущості (q =0,05);

5) у спеціальній таблиці для заданих і q знаходимо критичне значення t_кр.;

6) якщо обчислене за формулою (9.6) значення відношення більше від критичного ( ), то коефіцієнт можна вважати значущим. В протилежному разі можна прийняти нуль-гіпотезу, тобто коефіцієнт можна вважати статистично не значущим.

В математичному описі функції відгуку лишаються змінні, коефіцієнти регресії при яких є статично значущими.

Значущість коефіцієнтів квадратичної регресії перевіряють за тими самими правилами, що й лінійної.

У загальному випадку дисперсії похибок визначення коефіцієнтів квадратичної регресії мають обчислюватися для кожного коефіцієнта окремо:

(9.8)

В даній формулі застосовується вже відомі позначення, котрі приводять рівняння квадратичної регресії до лінійного вигляду.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Перевірка результатів імітаційних експериментів за допомогою властивості однорідності дисперсій	\|	Перевірка адекватності моделі

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.006 сек.