Технологическое прогнозирование

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»



-1



(FTb-‘F)s Ф



(j =2,p =2)


Причем если t > Д-а/ 2(N —p-1), либо t >ta/ 2(N-p-1),то гипотезаЯ0 отклоняется, т.е. включение в модель регрессии переменной X 2(x) значимо. Если оказывается, что X2(x) имеет незначимый вклад в регрессию на данном шаге, то она исключается из уравнения. Эта процедура с использованием F-критерия, в которой проверяется только та переменная, которая включена в уравнение регрессии последней, называется методом включения. Метод включения приводит к тому, что переменные, введенные в модель регрессии на данном шаге, не исключаются из нее в дальнейшем, что оправданно в предположении приближенной независимости регрессоров. Однако его эффективность падает, если существует сопряженность регрессоров.


Решение вопроса о целесообразности включения того или иного члена определяется на основе сопоставления части суммы квадратов порожденных регрессией и связанных с включением в модель рассматриваемых членов, и дисперсии измерений. Если соответствующий средний квадрат значимо превышает дисперсию измерений, то члены следует включить в рассмотрение.


В результате необходимо проверять    F-критерий    значимости модели


ssreg(Р) IР RSs(bp)(Nр -1)



<> F1-a( P, Nр-1),


b    b


t = —— = ,    J_1=    ■ <> t-al 2( f).


°(bJ) ‘(рТ^-1р) JJ s( P)1


Вместо t-критерия для проверки гипотезы Но: в/ = 0 можно использовать F-критерий, определяемый соотношениями


~ SSreg( p)- SSreg( p -1)


F= ■    —    — =


Sgen( P)


b( P)FTu-1Y-b( P-1)FTu-1Y


=-;-<> Fi-a(i, np -i).


(YT^-1Y — b(p)FT^-1Y) (Np-1)


Данный критерий, как и t-критерий, индивидуален для каждой переменной. При этом может оказаться, что по результатам текущей проверки переменная, включенная на предыдущих шагах, на более поздних оказывается ненужной. Для последнего F-критерия будем использовать термин «критерий для включения» и по нему принимать решение о включении либо исключении переменной их анализа.

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»