Статистические критерии

Статистические критерии показывают качество модели в целом, то есть показывают усредненную величину ошибки моделирования или способность модели описать зависимость цены от ценообразующих факторов.

Один из основных статистических критериев, применяемых в массовой оценке, коэффициент корреляции R, который показывает, насколько модель объясняет вариацию цен объектов-аналогов. Это число, заключенное между –1 и 1, которое измеряет силу линейной связи двух случайных переменных. Положительное значение R означает, что с ростом одной из переменных другая также растет, с убыванием одной из них убывает и другая. Отрицательное значение означает, что с ростом одной из переменных другая убывает и наоборот. R=0 означает, что между нашими переменными отсутствует линейная связь.

Квадрат коэффициента корреляции (R²) называется коэффициентом детерминации и показывает, в какой степени вариация результативного признака обусловлена влиянием времени. Чем ближе R² к единице, тем лучше подобрана аппроксимирующая функция. Хорошим результатом считается R² = 0,85, что означает, что модель описывает вариации цен аналогов на 85%, остальные 15% – это неточность модели и случайный разброс исходных данных не поддающийся формальному описанию. Критерий R² определяется по формуле:

,

где:

	-	- реальное значение зависимой переменной (например, цена продажи i -го объекта);
	-	- прогнозное значение цены, определенное по модели;
	-	- среднее значение цены.