Оценка точности и адекватности модели на основе остатков

Поскольку определение оценок коэффициентов модели производится, как правило, по искаженным помехами экспериментальным данным, то естественно, это отражается на их точности. Точность характеризует близость рассчитанных по модели показателей фактическим на периоде аппроксимации. Считается, что модели с меньшим расхождением между фактическими и оцененными по модели значениями показателей лучше описывают исследуемый процесс.

Источником ошибок также может явиться несоответствие кривой роста, описывающего изменение временного ряда, и действительным характером этого процесса. В этом случае говорят о неадекватности представления временного ряда данной моделью.

Оценивание качества модели заключается в проверке ее адекватности и точности. Для оценивания качества модели используют показатели, основанные на анализе остатков. При выделении регулярных компонент предполагается, что нерегулярная компонента , удовлетворяет определенным условиям, а именно: случайности, нормальности, равенства нулю математического ожидания и неавтокоррелированности [11,42].