Курс теории вероятностей и математической статистики

мости е определяется соотношением |fl;| > ^ доверительный интервал Во всех рассмотренных сл^-чаях, если параметры Щ незначимо отличаются от щ'ля, слагаемые a j f j ( x } исключаются из модели. Это приводит к изменению матрицы F и соответственно матрицы С. Поэтом^' после исключения из модели слагаемых необходимо заново пересчитать оставшиеся в модели оценки о, (т.е. заново решить систем^' нормальных уравнений), оценки их дисперсии S[ и доверительные интервалы. Это позволит ^тменьшить ошибки модели. 9.1.8. Проверка адекватности моде.ш1 Для проверки гипотезы об адекватности модели необходимо сопоставить точность модели с величиной, характеризующей точность наблюдений. Если ошибки, характеризующие точность модели, превосходят ошибки наблюдений, то гипотеза об адекватности модели отклоняется. Точность модели характеризуется оценкой дисперсии S{ разности (у ~ у) межд\' наблюдаемыми значениями выходной переменной у и значениями >•, рассчитанными по модели. Ошибка наблюдений характеризуется дисперсией S^. Поскольку' является оценкой дисперсии величиныу , которая представляет собой среднюю по г параллельным опытам, а 5*5 является оценкой единичного наблюдения, то для сопоставления дисперсии S { и 5*5 дисперсию , которая в г раз меньше единичного измерения, необходимо ^ъеличить - 131 -