Оценивание пригодности модели

После оценивания регрессионных параметров, существенной стороной анализа является проверка пригодности модели в целом. Например, если вы определили линейную регрессионную модель, а реальная зависимость переменных по своей природе нелинейна, то оценки параметров (коэффициентов регрессии) и оценки стандартных ошибок этих приближений могут оказаться совершенно неудовлетворительными. Существуют несколько методов проверки пригодности модели:

• Объясненная доля дисперсии
• Критерий согласия хи-квадрат
• График наблюдаемых и предсказанных значений
• Нормальный и полунормальный график остатков
• График функции подгонки
• Ковариационная матрица оценок параметров

Список литературы

1. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Под ред. С.А.Айвазяна. - М.: Финансы и статистика, 1985.

2. Айвазян С.А. и др. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974.

3. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. Пер. с англ. – М.: Физматгиз, 1963.

4. Ван-дер-Варден Б. Л. Математическая статистика. Пер. с нем. – М.: ИЛ, 1960.

5. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Теория распределений. Пер. с англ. – М.: Наука,1966.

6. Крамер Г. Математические методы статистики. – 2-е изд. Пер. с англ. – М.: Мир, 1975.

7. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. Пер. с англ. – М.: Физматгиз, 1963.

Анализ функций распределения