Уравнение гиперболической модели имеет вид:
Проведем линеаризацию модели путем замены . В результате получим линейное уравнение:
Рассчитаем его параметры:
Получим следующее уравнение гиперболической модели:
Далее проверяет качество модели (индекс корреляции, к-т детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка).
Построение модели в виде степенной функции.
Уравнение степенной модели имеет вид: Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения: lg =lg a + b lg x
Обозначим Y= lg , X= lg x, A= lg a
Тогда уравнение примет вид: Y=A+bX – линейное уравнение регрессии.
Определим коэффициенты уравнения по след формулам:
Перейдем к исходным переменным х и у, выполнив потенцирование данного уравнения:
Получим уравнение степенной модели регрессии:
Далее проверяет качество модели (индекс корреляции, к-т детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка).
|
|
Построение модели в виде показательной функции.
Уравнение показательной модели имеет вид:
Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения:
lg =lg a + x lg b
Обозначим Y= lg , B= lg b, A= lg a
Получим линейное уравнение: Y=A+Вх.
Рассчитаем его параметры:
Перейдем к исходным переменным х и у, выполнив потенцирование данного уравнения:
Далее проверяет качество модели (индекс корреляции, к-т детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка).