Главная | Карта сайта | ДВС | Краны | Автосервис | ТО | Статьи

Оценка адекватности модели

Оценка адекватности модели реальному процессу производится с использованием показателя погрешности аппроксимации и критерия Фишера F — для сравнения остаточной дисперсии с исходной дисперсией выходного показателя.
При показателе в пределах 10 % модель считается удовлетворительной в случае, если при проверке по критерию Фишера он больше табличного значения F.
Для определения силы связи между зависимой переменной и факторами, влияющими на ее уровень, при линейной модели процесса рассчитывают коэффициент множественной корреляции, где у ср. — среднее значение показателя эффективности.
Многочисленными исследованиями установлено, что на коэффициент множественной корреляции влияет соотношение между числом параметров, входящих в уравнение множественной регрессии, и их общим числом в исходной совокупности. Поэтому в случае небольшого числа наблюдений в формулу коэффициента множественной корреляции вводится поправка, где соответственно скорректированный и рассчитанный по формуле (20) коэффициенты множественной корреляции; 1V — совокупность выборки; k— число- параметров модели.
Влияние отобранных факторов на результирующий показатель определяется по значению R2.
В связи с.тем, что модель процесса изменения эффективности функционирования технической службы предназначается для всех специализированных предприятий автомобильного транспорта и комплексных автотранспортных предприятий, исходную статистическую информацию можно рассматривать как выборочную совокупность, характеристики которой распространяются на всю генеральную совокупность. Таким образом, с определенной вероятностью можно утверждать, что закономерности моделируемой совокупности будут распространяться на всю генеральную совокупность (с учетом ввода новых предприятий).
Для этого целесообразно определение совместимости величины коэффициента множественной корреляции, полученной по имеющейся совокупности данных, с предположением о равенстве его нулю в генеральной совокупности. С этой целью строят доверительные интервалы коэффициента множественной корреляции, где lc — критерий Стыодента; сгд — средняя квадратическая погрешность коэффициента R, aR= (\ — R2)/-/п — к — 1.
При принятой точности расчета с вероятностью В = 0,95 соответствующая величина 2. Если это условие соблюдено, то предположение о равенстве коэффициента множественной корреляции нулю следует считать неправомерным, а величину коэффициента существенной.
На основании изложенного выше можно сделать заключение, что определение закономерностей изменения уровня эффективности функционирования технической службы проводится в определенной последовательности. В начале определяют уравнения и коэффициенты парной корреляции. По коэффициентам отбирают достоверные факторы, характеризующие эффективность технической службы, для включения в уравнение множественной корреляции. Затем по выделенным группам факторов устанавливают вид уравнения множественной корреляции между показателем и факторами, которое затем используют для выбора и ранжирования факторов по степени их влияния, т. е. значимости. Достоверность и точность определения влияния факторов, обусловливающих деятельность техническом службы, зависят от правильного выбора единицы измерения результирующего признака у.
При этом, как отмечалось ранее, целесообразно, чтобы показатели были выражены количественно. Так, например, среди основных факторов, влияющих на эффективность функционирования технической службы, такой фактор, как состояние обслуживаемых автотранспортных средств, не имеет соответствующего количественного выражения. Он является качественным фактором. Количественная его оценка может быть получена с помощью экспертной оценки его значимости, т. е. рангов, или путем замены другим фактором, который по степени влияния на исследуемые показатели был бы таким же, как качественный фактор.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117