|
124 (У (3-4.7) x где X . текущее значение i-ro признака; X , среднее значение i-ro признака; х , среднее квадратическое отклонение i-ro признака. Для проверки адекватности модели экспериментальным данным применялся F-критерий Фишера, в соответствии с которым общую дисперсию Sy сравнивают с остаточной дисперсией Syocm . Модель считалась адекватной, если выполнялось условие [2]: где F дисперсионное отношение Фишера; ^табп (п-ъп-к-1; р) табличное значение F-распределения Фишера для доверительной вероятности р и п-1 и n-k-1 степеней свободы. Значимость коэффициента множественной корреляции проверялась по t-критерию Стьюдента: Аналогичным образом проводится проверка корреляционной связи независимых переменных между собой. Адекватность модели исследуемому процессу оценивалась по средней ошибке аппроксимации по формуле [82]: Е = I ]Гф'у Г ‘ 100 %> (3.4.10) П /■ =I Г ф 1 где Уф/, У/ фактическое и рассчитанное по модели значение величины функции отклика. F = т а б л ( п \ \ п к \ \ р ) у о о с (3.4.8) R-Jn к 1 t = — -------------^ * (3.4.9) |
112 Для проверки адекватности модели экспериментальным данным применялся F-критерий Фишера, в соо тветствии с которым общую дисперсию Sy сравнивают с остаточной дисперсией Syocr. Модель считалась адекватной, если выполнялось условие [1]: Р S , о табл ( n \ \ n k V , p ) f ( 3 . 4 . 8 ) упос где F дисперсионное отношение Фишера; F-га б л( n-i;n-k-i; р) табличное значение F-распределения Фишера для доверительной вероя тности р и п-1 и n-k-1 степеней свободы. Значимость коэффициента множественной корреляции проверялась по t-критерию Стьюдента: R J n к 1 i R J > табя< п-к-1) (3-4.9) Аналогичным образом проводится проверка корреляционной связи независимых переменных между собой. Адекватность модели исследуемому процессу оценивалась по средней ошибке аппроксимации по формуле [90]: 1 " I Y Y I Е = £ L j r;--------* 100 %, (3.4.,0) П 1 = 1 * ф где УфьУ[ фактическое и рассчитанное по модели значение величины функции отклика. Средняя ошибка аппроксимации показывает в процентах среднее для всех значений результирующего признака отклонение его расчетных значений. Модель считается адекватной, если средняя ошибка аппроксимации не превышает 12-15 % [7,39,90]. При определении влияния исходных факторов сложности маршрута движения городских автобусов на маршрутный ресурс шин его математиче |