NED365181NED

12 следует учитывать при использовании средней относительной ошибки аппрок- симации. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ ЭМПИРИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ Наличие статистической значимости эмпирической зависимости не озна- чает, что построенная эмпирическая зависимость является адекватной. Стати- стическая значимость представляет собой минимально допустимый уровень требований. В действительности статистическая значимость построенной зави- симости в целом выполняется для различных моделей, построенных по имею- щейся совокупности наблюдений. Исключение каких-то факторов или введение новых факторов может сохранить статистическую значимость построенной мо- дели. Каким же образом выбрать адекватную модель? Единственный допусти- мый подход здесь – исследование остатков по различным критериям с целью проверки случайности и взаимной независимости. Остатки представляют собой разности между значениями изучаемого показателя и значениями построенной модели при одних и тех же значениях факторов: . , ,1 ,ˆ n i y y e i i i     Исследование остатков можно проводить по критерию Дарбина – Уотсона [1] с целью обнаружения сериальной корреляции. Если критерий го- ворит о том, что значимой корреляции нет, то появляются серьезные основания говорить об адекватности построенной модели, так как остатки носят случай- ный характер и не коррелируют между собой. Проведенный анализ можно до- полнить и другими критериями, по которым проверяется независимость остат- ков и характер их распределения: например, можно воспользоваться критерием Жарка – Бера, который проверяет нулевую гипотезу о том, что случайная ком- понента подчиняется нормальному распределению. Исследование остатков с целью проверки адекватности построенной за- висимости абсолютно необходимо для обоснованного применения найденных эмпирических зависимостей. Только адекватные модели могут использоваться для принятия управленческих решений.