Особливості оцінки результатів регресійного аналізу
Loading...
Files
Date
2015
Authors
Бакарджиєв, Р. О.
Комаров, А. О.
Bakardzhyev, Roman
Komarov, Andrew
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КНТУ
Abstract
На конкретних прикладах представлено оцінку результатів регресійного аналізу активного
повнофакторного експерименту. Із застосуванням статистичних функцій MS Excel проілюстрована
оцінка адекватності математичної моделі другого порядку з вибракуваними статистично незначущими
коефіцієнтами, визначено працездатність математичної моделі, відповідності різниці (залишків) нулю і
нормальному розподілу та їхня автокореляція.
Наведені способи дають змогу швидко з високою точністю визначити всі оціночні параметри
отриманого рівняння регресії, його придатність для використання як математичної моделі. Abstract: In an example, evaluation of the results of regression analysis of active fullfactor experiment.
With the use of MS Excel statistical functions illustrated assessment of the adequacy of the mathematical model
of the second order of rejected statistically insignificant coefficients defined performance mathematical model
according difference (residual) with zero and normal distribution and their autocorrelation.
These methods allow you to quickly accurately identify all evaluation parameters obtained regression
equation, its suitability for use as a mathematical model.
Description
Keywords
регресійний аналіз, математична модель, адекватність, нормальний статистичний розподіл, regression analysis, mathematical model adequacy, normal statistical distribution
Citation
Бакарджиєв, Р. О. Особливості оцінки результатів регресійного аналізу / Р. О. Бакарджиєв, А. О. Комаров // Збірник наукових праць Кіровоградського національного технічного університету. Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація: зб. наук. пр. - Кіровоград: КНТУ, 2015. - Вип. 28. - С. 237-244.