В ипадковість залишків
Властивості перевіряються шляхом аналізу графіків залишків уздовж осі аргументів. З цією метою будується графік залежності залишків від відомих модельних значень виходу. Якщо на графіку отримана горизонтальна смуга, то залишки представляють собою випадкові величини від знайденої моделі і застосування МНК було виправданим, значення добре апроксимують фактичні значення y.
Якщо ж залежать від то можливі наступні випадки:
Розкид (дисперсія) постійний,
МО - змінне і не дорівнює 0.
- Дисперсія залишків змінна: дисперсія гетероскедатічна
(в цьому випадку залишки теж невипадкові)
Залишки носять систематичний характер
Властивості оцінок параметрів регресії (незміщеність) порушується і в разі залежності випадкових залишків від вхідних аргументів x
Тому необхідний аналіз графіків залишків від факторів xj, що ввійшли в рівняння регресії: чи є там залежність чи її там нема? З приводу аналізу графіків від xj, : повторюємо такий же аналіз як при аналізі від уj .
Додамо, що: скупчення точок в певних ділянках значень фактора xj говорить про наявність систематичної похибки моделі. У всіх цих випадках необхідно щось змінювати: чи базис розрахунку регресії - функції , або вводити нову інформацію – додаткові аргументи і заново будувати рівняння регресії до тих пір, поки залишки не будуть випадковими величинами
2.Гомоскедастічность дисперсії залишків
Властивість перевіряються шляхом аналізу графіків дисперсії залишків уздовж осі аргументів (або по осі часу, якщо це процес)
Достарыңызбен бөлісу: |