3994968250

riafy do wykładu 7 ze Statystyki, 2006/07 [18]

Ocena dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych

Problem oceny dopasowania był już częściowo omawiany (wykład 6) przy okazji analitycznego wygładzania szeregu czasowego za pomocą liniowej funkcji trendu.

Podstawowymi miarami „dobroci” dopasowania linii regresji do danych empirycznych są:

2

•    współczynnik zbieżności ((p )

•    współczynnik determinacji >

•    średni błąd szacunku (pierwiastek z tzw. wariancji resztowej)

Współczynnik zbieżności ((p ):

t(y-y,r

r

ny.-yf ^gdzie °-^cp

Im (p² jest bliższy 0, tym dopasowanie jest lepsze.

Współczynnik determinacji (R\

gdzie

R² = 1 ~cp²

0<R² <1

Przy zależności liniowej można go wyznaczyć również jako:

R²=rl _Iub R²=rl

Im /?² jest bliższy 1, tym dopasowanie jest lepsze.