|
случае его величина показывает, что более 65% колебаний заранее объясняются моделью. Кроме того, определялся так называемый «остаток» разница между наблюдаемым и предсказанным моделью значением зависимой переменной. Он позволяет проконтролировать нормальность вектора ошибок (error term) путём построения гистограммы остатков и графика распределения вероятностей остатков —рис. 4 и 5. 135 Зависимая переменная: Внешний критерий Стандартизированный регрессионный остаток Рис. 4. Гистограмма остатков |
Так как известно, что R коэффициент множественной корреляции отражает линейную корреляцию между наблюдаемыми и предсказанными моделью значениями зависимой переменной, то его высокое значение (более 0,8) указывает на сильную взаимосвязь. R-квадрат коэффициент смешанной корреляции (возведенное в квадрат значение коэффициента множественной корреляции) это статистический показатель, суммирующий объяснительную способность уравнения. В данном случае его величина показывает, что более чем две трети колебаний заранее объясняются моделью. Кроме того, определялся так называемый «остаток» разница между наблюдаемым и предсказанным моделью значением зависимой переменной, позволяющий проконтролировать нормальность вектора ошибок (путем построения гистограммы и графика распределения вероятностей остатков) рис. 10 и 11. 145 Зависимая переменная: реальная оценка Стандартизованный регрессионный остаток Рис.10. Гистограммы остатков |