Статистическая гипотеза уравнений регрессии

После определения коэффициентов регрессии и оценки их значимости проверяют адекватность самого уравнения регрессии. Отклонение расчетного значения уг от экспериментального г/,- может иметь место либо потому, что избранная модель несовершенна, либо вследствие случайных погрешностей. Поэтому статистическая оценка адекватности основана на проверке нулевой гипотезы где — дисперсия воспроизводимости при измерении величины у. Эта оценка производится по -кри-терию [c.94]

В отличие от методов регрессионного анализа, описанных в гл. 5, методами корреляционного анализа исследуют случайную связь между независимыми переменными. Предлагая то или иное уравнение регрессии, исследователь тем самым определяет как само существование зависимости между независимыми переменными, так и математический вид этой зависимости. При корреляционном же анализе проверяется лишь сам факт, т. е. статистическая гипотеза об отсутствии (или наличии) связи. Сама природа величин, между которыми такая случайная связь предполагается, позволяет судить о ней как о вероятностной, [c.122]

В случае многопараметровых регрессий (п > 1) возникает проблема оценки значимости каждого из слагаемых в правой части уравнения (//. I). В формальном аспекте это выполняется методами статистической проверки гипотез [702]. Однако с практической точки зрения полезно использовать некоторые простые дополнительные критерии. Таковых можно предложить два отношение и изменение степени неадекватности в результате исключения /-го слагаемого из правой части уравнения (II. ). Например, можно условно принять, что величину а,- следует приравнять нулю, если выполнено одно пз нижеследующих требований [c.316]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология