Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели
После оценки надежности всех параметров уравнения множественной регрессии и статистической независимости отклонений важной является оценка адекватности уравнения регрессии в целом. Ее проводят с помощью методики, изложенной в п. 1.9. По значению коэффициента корреляции 
также можно судить об адекватности уравнения регрессии изучаемому экономическому процессу. При 
следует считать модель полностью неадекватной; при 
уравнение регрессии в общем и целом воспроизводит свойства исследуемого экономического процесса.
По коэффициенту множественной корреляции можно судить, достаточно ли выбранные переменные 
обусловливают количественную вариацию зависимой переменной, так как
а коэффициент детерминации устанавливает долю дисперсии, которая обусловлена воздействием изменений объясняющих переменных.
Перечислим показатели, характеризующие качество регрессионных моделей.
- Средний квадрат ошибок регрессионной модели
Выбор формы модели обычно производится именно по этому показателю. Он должен быть минимальным.
- Коэффициент аппроксимации МАРЕ. Он характеризует адекватность модели реальному распределению значений анализируемого показателя:
Если МАРЕ < 10 %, модель имеет высокую точность, если 10 % < МАРЕ < 20 %, модель имеет хорошую точность (допустимую). При 20 % < МАРЕ < 50 % точность модели удовлетворительная. Использование такой модели на практике спорно. Если МАРЕ > 50 %, то точность модели неудовлетворительная и ее использование в анализе недопустимо.
-критерий Фишера. Он характеризует соотношение квадратов значений результативного признака и квадратов ошибки модели:
где 
— число оцениваемых параметров; 
— число наблюдений. Критерий 
сравнивается с 
, при 
степенях свободы. Если 
, то адекватность модели в целом подтверждается. В анализе -критерий Фишера используется довольно часто. Оценки, полученные на его основе, как правило, достаточно надежны.
Эта лекция взята со страницы предмета «Эконометрика»
Предмет эконометрика: полный курс лекций
Эти страницы возможно вам будут полезны:
