Verificați adecvarea modelului - studopediya
Prima întrebare care ne interesează, după coeficienții model de calcul MENT, este de a verifica de adecvare-Ness. Ne vom referi la această verificare verifică modelul de adecvare a Coy.
Pentru caracteristicile răspândirii medie a liniei de regresie este destul de potrivită cantitate reziduală quad-Ratov. Dezavantajul este că chtoona depinde Num-la factorii din ecuația: introduceți cât mai mulți factori ca tine a avut loc experimente independente, și a obține o sumă reziduală egală cu zero. Deci, ei preferă să-l atribuie o experiență „liber“. Numărul acestor experimente, numit numărul de grade Svob-dyf.
Numărul de grade de libertate în statisticile este diferența dintre numărul de experimente și numărul de coeficienți (constante), care este deja calculată pe baza rezultatelor acestor experimente independent.
Suma reziduală a pătratelor împărțită la numărul de grade de libertate, penalități, numită varianța reziduală sau dispersia de adecvare
.
În statisticile, a dezvoltat criterii care este foarte util pentru testarea ipotezei cu privire la caracterul adecvat al modelului. Se numește testul F și Fisher definit-suflare urmează formula:
.
- este variația reproductibilitatea cu numărul de grade de libertate.
Ușor de utilizat criteriul Fisher este că testul ipotezei pot fi rezumate în comparație cu valoarea intabulat.
Dacă valoarea calculată a testului F nu previzualiza tabelul cutele, apoi, cu un nivel de încredere corespunzătoare a modelului poate fi considerat adecvat. Dacă depășiți valorile de masă ale acestei ipoteze plăcut trebuie să fie respinsă.
Această metodă de calcul a caracterului adecvat al dispersiei este adecvată atunci când experimentele de planificare în matrice nu sunt dublate, iar reproductibilitate informațiilor de dispersie sunt extrase din experimente paralele în punctul zero, sau din experimente preliminare.
Două cazuri importante: 1) în toate experimentele punctele plan de duplicat un număr egal de ori (chiar se suprapun), 2) numărul de duplicate nu este uniformă (duplicare inegale).
În primul caz, caracterul adecvat al dispersiei trebuie multiplicată cu n. unde n - numărul de experimente repetate
.
O astfel de modificare a formula în mod natural. Cu cât numărul de experimente paralele, estimarea mai fiabil valori vayutsya medii. Prin urmare, cerințele privind diferențele dintre valorile experimentale și calculate devin mai rigide, care se reflectă în creșterea F-test.
În al doilea caz, atunci când se ocupă cu dublarea NYM inegale, situația este complicată. Chiar și atunci când experimentatori Expo planificat să-și petreacă același număr de experimente paralele, de multe ori nu dintr-un motiv sau altul, toți își dau seama. În plus, uneori este necesar să se debaraseze unele experimente cum ar fi dropping observații.
La duplicarea neuniforma deranjat matrice ortogonală de planificare și, ca urmare, a schimbat estimat cote-catâri pentru coeficienții de regresie și erorile lor, precum și caracterul adecvat dez-Persia.
Pentru dispersie de bani pot fi scrise cu formula generală
,
unde N - număr de diferite experimente (numărul de rânduri ale matricei);
ni - numărul de experimente paralele, în al i-lea rând al matricei;
- media aritmetică a replicate ni;
- a prezis de semnificația ecuație în acest experiment.
Sensul acestei formule este foarte simplu: diferența dintre experimente, iar valoarea calculată experimental dat o greutate mai mare, cu atât mai mare numărul de experimente repetate.
Pentru curse -coefficients b nu poate fi scris chiar și o formulă universală. Totul depinde de ceea ce a fost planul și modul în care-dublează experimentele Rowan. Ori de câte ori este necesar pentru a face o cursă de-cuplu speciale, folosind metoda celor mai mici pătrate.