Прогнозирование регрессией. Точность прогноза

@Anna93Anna · Регистрация: 16.03.2016

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте! Есть задача составления прогноза значений Y_п с помощью регрессии. Каким образом можно оценить точность прогноза, с помощью каких численных критериев?Предполагается, что существуют реальные значения Y_р, с которыми можно сравнить прогнозируемые.

@jogano · 25.03.2016, 00:57

По величине остаточной дисперсии. Это та сумма квадратов отклонений, которую нужно минимизировать, чтобы получить линию регрессии, делённая на количество точек. Скажем, на диаграммах Экселя, если строить линию тренда какого-то вида, то можно вывести на диаграмму величину $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?R^2$ . Это коэффициент детерминации. Чем он ближе к 1, тем лучше точки ложатся на апроксимирующую кривую. Он равен $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?R^2=1-\frac{D_{ost}}{DY}$

@Anna93Anna 0 / 0 / 0 Регистрация: 16.03.2016 Сообщений: 6
		1
	Прогнозирование регрессией. Точность прогноза 24.03.2016, 23:00. Показов 659. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Здравствуйте! Есть задача составления прогноза значений Y_п с помощью регрессии. Каким образом можно оценить точность прогноза, с помощью каких численных критериев?Предполагается, что существуют реальные значения Y_р, с которыми можно сравнить прогнозируемые. 0

@jogano $Эксперт по математике/физике$ 6358 / 4065 / 1512 Регистрация: 09.10.2009 Сообщений: 7,550 Записей в блоге: 4
	25.03.2016, 00:57	2
	По величине остаточной дисперсии. Это та сумма квадратов отклонений, которую нужно минимизировать, чтобы получить линию регрессии, делённая на количество точек. Скажем, на диаграммах Экселя, если строить линию тренда какого-то вида, то можно вывести на диаграмму величину $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?R^2$ . Это коэффициент детерминации. Чем он ближе к 1, тем лучше точки ложатся на апроксимирующую кривую. Он равен $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?R^2=1-\frac{D_{ost}}{DY}$ 0

Опции темы