Оценка качества модели регрессии.
Информационные характеристики качества однофакторной и многофакторной моделей из отчетов Excel, пакет анализа, «Регрессия»
сводятся в Таблицу 4.
Решение
Таблица 4 – Сравнительные информационные характеристики регрессионных моделей.
Вид оцененных моделей регрессии Характеристики модели
MSE (s) R2 (R2 adj) F-статистика (Fкритич)
Однофакторная Y = 4,11 + 5,957*х1
5,699 0,164 4,043
Многофакторная со всеми переменными
Y = - 4,774 + 18,664*х1 – 11,979*х2 +8,36*х3-0,016*х4-0,159*х5
5,251 0,349 2,422
Двухфакторная с только значимыми переменными
Y = 5,032 – 13,412*х1+ 11,979*х2
5,451 0,251 3,195
На основании сравнения можно сделать вывод, что
- по стандартной ошибке лучшей моделью будет многофакторная модель со всеми переменными, так как меньшее отклонение переменных от среднего значения указывает, что такая модель точнее описывает распределение измеренных значений;
- по коэффициенту детерминации лучшей моделью будет также многофакторная модель со всеми переменными, так как чем больше коэффициент детерминации, тем точнее вариация зависимой переменной объясняет значение независимых переменных;
на новый заказ в Автор24.
