Оценка качества построенной модели

Близость точек исходных данных и линий регрессии на графике корреляционного поля (рис. 17) позволяет судить о качестве модели, но более строгий подход, кроме визуальной оценки, предполагает использование и других критериев.

Рисунок 17

Выбор функции для моделирования взаимосвязи между факторами осуществляется на основе формального и неформального подходов.

Формальный подход позволяет определить соответствие модели исходному объекту (адекватность) и степень близости ее к фактическим данным (точность).

Неформальный подход заключается в логическом исследовании соответствия математической функции, принятой в качестве модели, исследуемой зависимости.

При выборе модели можно сначала на основе содержательного анализа исключить заведомо неподходящие функции, а затем выбрать лучшую из оставшихся моделей и по ней осуществлять моделирование.

Можно подойти к выбору модели иначе: сначала оценить параметры всех моделей и выбрать лучшую из них по формальным признакам, а затем решать вопрос о ее соответствии исследуемой зависимости в содержательном плане.

Формально качество модели определяется ее адекватностью и точностью. Эти свойства исследуются на основе анализа ряда остатков (отклонений расчетных значений от фактических):

(75)

При этом адекватность является более важной составляющей качества, но сначала рассмотрим характеристики точности и нормальности ряда остатков, так как некоторые из них используются при расчете различных критериев адекватности.