Курсовая работа: Анализ оценки состояния людей, больных сахарным диабетом в Красноярском крае

Для исследования полученной модели на адекватность воспользуемся:

1.Коэффициентом детерминации;

2.критерием Фишера;

3.критерием Стьюдента;

4.проведем анализ остатков.

Общий и скорректированный коэффициент детерминации

R= ,68548172 R?= ,46988518 Adjusted R?= ,41098354

Оба этих коэффициента не сильно близки к 1. Следовательно, можно сделать вывод об умеренном влиянии факторных признаков на результирующий показатель.

Критерий Фишера

Проверим на значимость генеральное уравнение линейной регрессии Y=b₀ +b₁ Т

Построим гипотезы:

Но : уравнение не значимо (b₀ =b₁ =0);

Н1 : уравнение значимо. (b_j ¹0).

1.Если F_расч >F_табл , то с вероятностью не менее 95% можно утверждать, что принимается гипотеза Н1.

2.Если модуль F_расч <F_табл , то с вероятностью 95% нельзя утверждать, что принимается гипотеза Н1.[10]

a =0.05; n₁ =1; n₂ =14;

F_0,05;1;92 =4,6

F_{расчет.} =7,9775

Это означает, что с вероятностью не менее 95% можно утверждать, что уравнение значимо.

Критерий Стьюдента

На основе данных последней таблицы можно говорить о значимости коэффициентов регрессии βj :

t0= 1,683522 βo значим на уровне 0,000001

t1=2,824439 β1 значим на уровне 0,000027

t2=2,68016 β2 значим на уровне 0,000234

Анализ остатков

Для полученной модели проведем проверку условий Гаусса-Маркова.

Построим график распределения остатков на нормальной вероятностной бумаге и гистограмму остатков.

Рис. 4.1. График распределения остатков на нормальной вероятностной бумаге.