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 предметы Колледж Модели регрессии и их верификация модель регрессии анализ данных статистика качество модели уравнение регрессии вариация зависимой переменной ошибка аппроксимации критерий Фишера статистическая надежность обратная связь между признаками Новый

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.