|
Значимости коэффициента
Недостаток данного метода заключается в известном субъективизме балльных оценок, а также в том, что при большом количестве показателей каждый из них занимает относительно небольшой удельный вес в общей сумме баллов. Это приводит к снижению значимости изменения отдельных характеристик изделия.
критическую область и мы принимаем гипотезу HQ . Это означает, что при заданном уровне значимости изменения фактора X не объясняют изменения отклика Y и регрессионная модель должна быть отвергнута.
Это означает, что при заданном уровне значимости изменения отклика у объясняются изменением фактора t.
Недостаток данного метода заключается в известном субъективизме балльных оценок, а также в том, что при большом количестве показателей каждый из них занимает относительно небольшой удельный вес в общей сумме баллов. Это приводит к снижению значимости изменения отдельных характеристик изделия.
Анализ устойчивости критерия (3.21) показал, что с ростом степени "засорения" мощность критерия по обеим оценкам снижается, поскольку увеличивается вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна. Однако критерий значимости изменения состояния ТП для альтернативного среднего устойчивее, чем для среднего арифметического значения, что в принципе вполне логично и объясняется следующим. Для альтернативного среднего выход резко выделяющегося значения случайной величины за
Информационный метод анализа точности и стабильности ТП повышает информативность контроля по альтернативному признаку. В основе метода лежит предложенная оценка смещения центра рассеивания размеров — альтернативное среднее, рассчитываемое по результатам альтернативного контроля, т. е. без измерений. Показано, что распределение альтернативного среднего имеет условия сходимости к нормальному распределению. Свойство нормальности распределения альтернативного среднего позволило предложить критерий значимости смещения центра рассеивания размеров относительно середины поля допуска. Это дает возможность оценить текущее состояние ТП более оперативно по сравнению с традиционными методами анализа точности и стабильности, поскольку в качестве исходных данных используются результаты, полученные с помощью предельных калибров, а не результаты измерения каждой детали. Предлагаемый критерий значимости изменения состояния ТП устойчивее к "засорениям", чем критерий, определяемый с помощью среднего арифметического значения. Влияние погрешностей измерения на мощность критерия для альтернативного среднего также меньше, чем на мощность критерия для среднего арифметического.
Так как число интервалов разбиения постоянно и равно трем, то число степеней свободы %2 в (5.10) также постоянно и равно т = 4. Следовательно, критерий значимости изменения состояния можно представить следующим образом:
(/+1) оптимально настроенной. Если одно или оба условия (5.23), (5.26) не выполняются, значит, произошел сбой в ТП на данной технологической операции и необходима выработка управляющего воздействия. Таким образом, критерии (5.23) и (5.26) являются критериями значимости изменения состояния ТП на конкретной операции, учитывающие состояния предыдущих операций, информационно связанных с исследуемой.
4. Расчет нового (предсказанного) значения среднего квадратического отклонения и критерия значимости изменения:
Видим, что хотя скорректированный коэффициент детерминации и увеличился при добавлении объясняющей переменной Aj, но это еще не говорит о значимости коэффициента Ь^ (значение /-статистики, равное 1,51 (см. § 4.4), хотя и больше 1, но недостаточно для соответствующего вывода на приемлемом уровне значимости).
может показать наличие существенной значимости коэффициента р даже в том случае, если величины х{ и yt являются независимыми. Такое явление носит название ложной регрессии и имеет место именно в том случае, когда в модели используются нестационарные временные ряды.
- значимости коэффициента детерминации 75
Используется в регрессионном анализе с целью проверки статистической значимости коэффициента регрессии. Выполняется за два шага: 1. Рассчитать t-значение для коэффициента регрессии по формуле: коэффициент/стандартное отклонение коэффициента. 2. Сравнить полученное значение с табличным. Высокое значение улучшает достоверность коэффициента по прогнозированию. Малая величина (на основе практического опыта, меньше 2,0) говорит о низкой надежности коэффициента применительно к прогнозированию. См. t-значение.
а) на основе суммированной ранговой значимости коэффициента вариации по всем рассматриваемым конечным показате-
Важный этап в регрессионном анализе — проверка существенности отличия от нуля коэффициента множественной корреляции. Этим проверяется вся построенная модель. Если окажется, что коэффициент множественной корреляции существенно не отличается от нуля, то можно сделать вывод о равенстве нулю всех коэффициентов регрессии и всю модель следует забраковать. Простейший метод проверки существенности (значимости) коэффициента множественной корреляции сводится к построению доверительных интервалов для него и выясне-
При всей значимости коэффициента использования метал-
Так как коэффициент детерминации вычисляется по конечной случайной выборке, то он сам является случайной величиной. Проверка значимости коэффициента детерминации -это проверка гипотезы о том, что он значимо отличается от нуля.
3. Рассчитывается остаточная стоимость нематериального актива с учетом коэффициента технико-экономической значимости, коэффициента морального старения.
Модели парной регрессии. Парная линейная регрессия. Методы оценки коэффициентов регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Элементы корреляционного анализа. Измерители тесноты связи (коэффициенты ковариации, корреляции и детерминации). Оценка значимости коэффициента корреляции. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Анализ ряда остатков: условия Гаусса-Маркова. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Выбор функции регрессии: тесты Бокса-Кокса. Корреляция в случае нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации.
Оценка значимости коэффициента конкордации производится по критерию согласия х2 («хи-квадрат»), который подчиняется распределению с числом степени свободы п - 1. В нашем примере число степени свободы равно /1-1=6-1=5.
Задолженности относится Значительного улучшения Значительному улучшению Значительном расширении Значительно эффективнее Значительно облегчает Значительно осложняет Значительно повысилась Значительно превышать Значительно превосходит Значительно расширили Задолженности поставщикам Значительно снизились вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
