Ошибка аппроксимации Характеризует допуск прогноза или степень несоответствия эмпирической зависимости теоретической. Применяется для оценки точности модели Меньше (точнее) 15 % [c.230]
Последовательность построения модели заключается в выявлении взаимосвязей между переменными, в выборе методов для оценки входных параметров и в оценке точности модели. [c.340]
Для оценки точности модели (5.3) используется ряд критериев, в которых применяются так называемые статистики или статистические характеристики [c.70]
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ МОДЕЛИ [c.68]
| Рис. 3.3. Оценка точности модели процесса пылеулавливания |  |
| Рис. 3.4. Оценка точности модели испарительного охлаждения воды |  |
| Рис. 3.6. Оценка точности модели процесса термической десорбции из воды кислорода и диоксида углерода |  |
Основные оценки моделей. При выполнении регрессионного анализа нужно получить оценки, позволяющие оценить точность модели и вероятность ее существования. При нормальном законе распределения эти условия будут удовлетворены, если оценить [c.89]
Однако результаты, связанные с анализом точности модели, оценкой значимости и построением интервальных оценок ее коэффициентов, оказываются непригодными. [c.157]
Стандартное отклонение для оценки значений зависимой переменной в регрессионной модели, служит для характеристики точности модели. [c.471]
В этой связи я как-то обратился в Ассоциацию технических аналитиков Японии с просьбой поделиться их взглядами на оценку свечных моделей, отличающихся от стандарта. И вот каким был ответ Считаем весьма любопытной саму постановку этого вопроса, а именно вы стремитесь к максимальной строгости в трактовке японских графиков мы же, напротив, дорожим их гибкостью, так как она позволяет предусмотреть все возможные варианты. Вероятно, это. .. связано с различием западного и восточного образов мышления западный мир любит точность и ясность, а азиаты предпочитают гибкость . [c.134]
В-третьих, в моделях с распределенным лагом часто возникает проблема автокорреляции остатков. Вышеуказанные обстоятельства приводят к значительной неопределенности относительно оценок параметров модели, снижению их точности и получению неэффективных оценок. Чистое влияние факторов на результат в таких условиях выявить невозможно. Поэтому на практике параметры моделей с распределенным лагом проводят в предположении определенных ограничений на коэффициенты регрессии и в условиях выбранной структуры лага. [c.295]
Чтобы получить оценки точности у, решение модели необходимо приближенно представить в виде линейной функции параметров, разлагая это решение в ряд относительно оценок этих параметров линеаризацией. [c.219]
Отметим, что указанный способ дает ожидаемое значение пенсионных выплат, основанное на среднегодовом размере пенсий, усредненном по всем категориям. Оценка ожидаемого значения пенсионных выплат была бы более точной, если бы была возможность делать вычисления по указанной формуле для каждой категории пенсионеров (или хотя бы для групп категорий), так как показания смертности для различных категорий пенсионеров, получающих пенсии отличающихся размеров, могут быть различными, например среди пенсионеров по возрасту и пенсионеров по инвалидности. Дня того чтобы была возможной такая более точная оценка, нужно иметь таблицы жизни для каждой из категорий пенсионеров (так называемые селективные таблицы жизни). К сожалению, для составления таких таблиц в Республике Беларусь не ведется соответствующая статистика. Вместе с тем следует отметить, что, с одной стороны, такой более точный подход является и более сложным. С другой стороны, в период развития республики, когда экономические показатели еще не достигли своих стабильных значений, применение этого подхода может оказаться неоправданным, так как увеличение точности модели будет смазываться более изменчивым поведением реальных экономических показателей. [c.247]
В-третьих, если говорить о точности и корректности оценок, то модель САРМ считается предпочтительной, так как оценить будущий размер дивиденда и его темп прироста сложно, лишь с большой долей условности можно говорить о том, что прирост дивиденда по годам может составлять постоянную величину g. И, наконец, оценивая требуемый инвесторами уровень доходности, более корректно основываться на рыночных требованиях, а не на фактических ожиданиях. [c.306]
Стоимость собственного капитала корпорации может быть оценена на основе позитивной модели дивидендного роста (DGM) или нормативной модели стоимости капитальных (долгосрочных) активов (САРМ). Если говорить о точности и корректности оценок, то модель САРМ считается предпочтительной, так как, оценивая требуемый инвесторами уровень доходности, можно более корректно основываться на рыночных требованиях, а не на фактических ожиданиях. [c.354]
Решение основных задач по оценке точности регрессионной модели. В В.6 сформулированы три основные задачи анализа точности регрессионной модели. Эти задачи сводятся к умению указать такие гарантированные (с заданной доверительной вероятностью Р) предельные величины погрешностей, за пределы которых мы не выйдем, если вместо неизвестных истинных значений параметров Qh (k — О, 1,. .., m), функции регрессии / (X) (при заданном значении предиктора X) и анализируемого результирующего показателя г (X) — = (г) = X) (тоже при заданном значении предиктора X) [c.342]
Решение основных задач по оценке точности нелинейной регрессионной модели. Подчеркнем два главных отличия данного случая от линейного, рассмотренного в 11.1. Во-первых, используемые для построения доверительных интервалов свойства состоятельных мнк-оценок 0 — несмещенность, оптимальность, нормальность, а также свойства б), в) и г) из п. 11.1.1 справедливы лишь в асимптотическом (по п-+- оо) смысле. Во-вторых, следует учитывать приближенный характер базовых соотношений (11.24) и соответственно (11.25) и (11.26). Следует признать, что возможны различные уточнения описываемого здесь приближенного подхода [1611. Однако вряд ли они существенно усовершенствуют предлагаемые в данном параграфе практические рекомендации ведь даже так называемые точные критерии и доверительные интервалы на практике оказываются всего лишь приближенными (они точны лишь в той мере, в какой соблюдаются в реальной ситуации те идеализированные допущения, на которых строятся соответствующие статистические выводы). Поэтому, говоря о том, что интересующая нас погрешность не превзойдет определенной величины с доверительной вероятностью, например, равной 0,95, мы должны всегда отдавать себе отчет в приближенном характере подобных заключений. [c.355]
Учитывая сделанное замечание, читатель может использовать для приближенного решения трех основных задач оценки точности нелинейной регрессионной модели соотношения (11.16), (11.18 ) и (11.19) предыдущего параграфа с заменой [c.355]
Решение задач оценки точности линейной (по оцениваемым параметрам) модели регрессии в рамках идеализированной [c.360]
Решение задачи оценки точности нелинейной модели регрессии в рамках идеализированной схемы опирается на те же [c.360]
Еще выделяют прогноз на предстоящий период, выработанный в ходе исследования настоящего и прошлого, и прогноз, предсказывающий прошлые (уже известные) значения исследуемых переменных на основе данных, предшествовавших последним. Этот прогноз нужен для проверки точности всей прогнозной модели, а значит, для оценки точности прогноза на будущее. [c.507]
Итогом работ по выбору вида математической модели прогноза является формирование ее обобщенных характеристик. В обобщенную характеристику должны быть включены вид уравнения регрессии, значения его параметров, оценки точности и адекватности модели и сами прогнозные оценки, точечные и интервальные. [c.185]
Дополнительной оценкой точности аппроксимации в нелинейных моделях является средняя относительная ошибка аппроксимации [c.131]
Для оценки точности и адекватности построенной модели сравним прогнозное значение с фактическим объемом продаж в 71 неделю - 151 единица продукции. Таким образом, ошибка прогноза составила 4 телефона, что вполне приемлемо. [c.30]
Однако необходимая точность, полученная при анализе исходных (прошлого периода) данных, не дает оснований использовать модели для прогнозирования и планирования. Необходимо проводить ретроспективный анализ. Для этого были выбраны модели удельных затрат по отдельным подсистемам и себестоимости добычи нефти в целом (27) — (34). Массив исходных данных при этом делится на две части подмассив данных по всем районам до f-ro года, на базе которого строятся модели, и подмассив данных с f-ro года для планового периода, который используется для расчета "планового" уровня затрат, отклонения "планового" уровня от фактического и оценки точности модели при различной длительности периода упреждения. [c.63]
Пример. Дадим прогноз валового национального продукта США на 1979—1980 гг. в текущих ценах по данным4 за предшествующие 50 лет. Используем систему STADIA 5.O. Используя блок статистики системы и процедуру Простая регрессия (тренд) , получим оценки полиномиальной модели. Точность модели повышалась, пока степень полинома не достигла пятой [c.102]
Оценка качества моделей классификации представляет собой сложную задачу, потому что в большинстве реальных приложений цена ошибок неодинакова. Так например, отказ в кредите хорошему клиенту влечет за собой лишь организационные расходы на поиск нового клиента, тогда как предоставление кредита ненадежному партнеру может привести к большим убыткам. Из-за этой несимметрии денежных потоков при определении степени точности модели необходимо учитывать последствия того или иного прогноза. Качество прогнозирования банкротств определяется и тем, насколько точно выявляются банкроты, и тем, насколько точно классифицируются небанкроты. Необнаружение компании-банкрота называется ошибкой 1-го рода, а прогноз банкротства, которого на самом деле не последовало, — ошибкой 2-го рода. [c.203]
Пьесе и Вуд [217] провели сравнительную оценку Z-модели Альтмана с аналогами моделей Datastream и < Таффлера (см. [256]), основываясь на точности классификации по данным временных ря- [c.205]
Одним из способов оценки /ср является наблюдение за поведением программы в определенный временной период и на участке между двумя последующими ошибками. Время между обнаружением двух последовательных ошибок имеет тенденцию к возрастанию по мере обнаружения и корректировки ошибок. Экстраполируя этот ряд величин в будущее, можно с определенной вероятностью предсказать общее количество ошибок в разработанной системе. Гораздо лучшим приемом, требующим меньшее количество точек данных для той же точности прогноза, является постулирование модели для удаления ошибок и использования тестовых данных для оценки каждой модели. [c.228]
Сформулированные с помощью содержательного и геометрического анализа рабочие гипотезы об общем виде искомой функции регрессии могут быть проверены с привлечением соответствующих матгматико-статистических критериев. Среди фундаментальных идей, на которых базируются эти статистические критерии, следует выделить а) идею компромисса между сложностью регрессионной модели ( емкостью класса допустимых решений) и точностью ее оценивания б) идею поиска модели, наиболее устойчивой к варьированию состава выборочных данных, на основании которых она оценивается в) идею проверки гипотез об общем виде функции регрессии на базе сравнения выборочных критериев адекватности и исследования статистических свойств получаемых при этом оценок размерности модели. [c.207]
При прогнозировании объектов, перспективные показатели работы которых не могут быть представлены в виде математической модели, часто используют метод экспертных оценок. Точность этих оценок полностью зависит от степени профессионального опыта и интуиции привлекаемых экспертов. Поэтому к их подбору проявляют особую требовательность — из состава экспертов исключают специалистов, которые хотя и располагают всеми необходимыми данными, но не способны предвидеть те изменения, которые должны произойти. Подобное зкспертирова-ние, выполненное Центральным научно-исследовательским институтом экспериментального проектирования инженерного оборудования и в котором участвовали 56 ведущих специалистов страны, позволило дать оценку возможности применения к 1980, 1990 и 2000 гг. различных технических решений систем отопления и кондиционирования воздуха в жилых и общественных зданиях. Третий метод технико-экономического прогнозирования — анализ патентной информации, относящейся к данному виду инженерного оборудования зданий, предусматривает отбор тех патентов, применение которых в перспективном периоде наиболее вероятно, [c.131]
Для оценки точности полученной модели используем коэффициент отклонения КОТкл, определяемый по формуле [c.83]
Еще раз отметим, что все вычисления в этом разделе были проведены для теоретической модели, т. е. в предположении, что коэффициенты модели известны точно. Обычно на практике мы имеем дело с оценками коэффициентов, что добавляет дополнительную неопределенность в прогноз. Поэтому полученные оценки точности прогноза являются излишне оптимистическими . Заметим, что некоторые компьютерные пакеты (например, EViews) корректно рассчитывают дисперсии ошибок прогноза, учитывая и неопределенность в коэффициентах. [c.310]
Для оценки адекватности полученных результатов необходимо привлекать экспертов в предметной области. Интерпретация модели, так же как и выдвижение гипотез может и должно делаться экспертом, т.к. для этого нужно более глубокое понимание процесса, выходящее за пределы анализируемых данных. Кроме того, нужно воспользоваться и формальными способами оценки качества модели - тестировать построенные модели на различных выборках для оценки их обобщающих способностей, т.е. способности давать приемлемые результаты на данных, которые не предоставлялись системе при построении модели. Некоторые механизмы анализа могут запоминать предъявленные ей данные и на них демонстрировать прекрасные результаты, но при этом полностью терять способность к обобщению и на тестовых (из неизвестных системе ранее) данных выдавать очень плохие результаты. При формальной оценке можно отталкиваться от идеи, что если на тестовых данных модель дает приемлемые результаты, то она имеет право на жизнь. При получении приемлемых результатов нужно начать использование полученных моделей. Начало применения не является завершением Data Mining проекта. Работать над совершенствованием моделей нужно всегда, т.к. по прошествии времени обязательно наступит момент, когда опять придется проходить описанный цикл. К тому же, после получения первых удовлетворительных результатов встает вопрос о повышении точности. [c.40]
Смотреть страницы где упоминается термин Оценка точности модели
: [c.18] [c.610] [c.244] [c.253] [c.157] [c.170] [c.170] [c.49] [c.336]Смотреть главы в:
Основы техники распыливания жидкостей -> Оценка точности модели