Технологическое прогнозирование

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»


sgen(p =1)    (y Ц Y — b pF Ц y) (n -2)


это означает, что уравнение регрессии значимо, т.е. можно расценивать предложенную модель как удовлетворительную для предсказания. В противном случае,    когда f<f1-6(1,n-2)    , необходимо


принять, что наилучшая модель определяется уравнением Y(x,p)= р0 ■


2-й шаг.Если выполняетсяF>Fl-8(1N-2),то найдем вторую переменную,которую следует


включить в модель. Для этого определим частные коэффициенты корреляции rx    У = rx У*Х для


j    3    1


всех переменных    Х^^(х),не включенных в уравнение на первом шаге(Х3 (х)^Х1(х)),что эквивалентно нахождению корреляций между остатками от регрессии    Y (x,b0,b)    , т.е. (yiY(xi,bo ,b1 )) и


Xj(x) с 3’Ф1по соотношению(3.22)с заменойy/■^y/■-Y



N




Y (b , b )=    и Y (x , b , b )■


0    1    ^ i i 0 1


i=1


В общем случае для произвольного шага номера р+1 частные коэффициенты корреляции


Гзу*р=гхзу*Хрсуть корреляции между остатками регрессии(у— Y (x,bP)) и невключенными в уравнение регрессии переменными X j    ‘(x)j Фр.


Предположим, что наибольшее значение rjy*p=rxjy*Xp соответствует регрессору X2(x). Тогда находим новое регрессионное уравнение для второго шага:


y(x,b p)=bo +bpX1(x)+ b2 X 2(x)(p=2).


Данная модель снова проверяется на значимость:


~2


<> F 1-е(2, N-3).


sgen( р =2)


Дополнительно оценивается R , которое при улучшении описания должно возрастать. Дополнительную информацию для проверки модели можно получить при проверке гипотезы


Яо: Р2=0против альтернативыР2Ф0с помощью^критерия:



b

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»