2025-03-04 02:17:11
При верификации модели регрессии получены следующие результаты: 
Укажите верные выводы.
- построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной;
- средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует о хорошем качестве модели;
- Расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение. Найденное уравнение регрессии статистически надежно.
- Регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками х и у.
Другие предметыКолледжМодели регрессии и их верификациямодель регрессиианализ данныхстатистикакачество моделиуравнение регрессиивариация зависимой переменнойошибка аппроксимациикритерий Фишерастатистическая надежностьобратная связь между признаками
2025-03-04 02:17:29
Давайте разберем предоставленные результаты по верификации модели регрессии и сделаем выводы по каждому из них.
- Уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной.
Это означает, что 87% изменений в зависимой переменной (у) могут быть объяснены изменениями в независимых переменных (х). Это достаточно высокий показатель, который свидетельствует о том, что модель хорошо подходит для описания данных.
- Средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%.
Средняя ошибка аппроксимации (или средняя абсолютная ошибка) является важным показателем качества модели. Если она не превышает 15%, это говорит о том, что модель делает достаточно точные предсказания, что также подтверждает хорошее качество модели.
- Расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение.
Критерий Фишера используется для проверки значимости регрессионной модели. Если расчетное значение превышает табличное, это говорит о том, что модель статистически значима, и можно с уверенностью говорить о том, что независимые переменные влияют на зависимую переменную.
- Уравнение регрессии статистически надежно.
Это утверждение подтверждается предыдущими пунктами, особенно значимостью модели, о которой говорит критерий Фишера. Статистическая надежность указывает на то, что результаты не являются случайными.
- Регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками х и у.
Это утверждение требует дополнительной проверки. Если модель показывает высокую степень объяснения вариации и статистическую значимость, то можно предположить наличие связи. Однако для более точного вывода необходимо провести анализ коэффициентов корреляции и убедиться, что связь действительно обратная и значимая.
Таким образом, все приведенные выводы в значительной степени верны и поддерживают идею о том, что модель регрессии является качественной и надежной. Однако для окончательных выводов о характере связи между переменными следует дополнительно проанализировать коэффициенты регрессии и корреляции.
