Обобщенные критерии качества модели

Имея данные по отдельным показателям точности и адекватности модели, трудно сделать окончательный вывод о качестве модели в целом, тем более трудно из нескольких моделей выбрать лучшую. Гораздо удобнее использовать некий обобщенный критерий качества модели, который формируется, например, как взвешенная сумма интегрированного критерия точности с весом 0.75 и критерия адекватности с весом 0.25. Для определения критерия точности возможно использование нормированного значения относительной ошибки аппроксимации, коэффициента детерминации, а для критерия адекватности - критерий Дарбина-Уотсона, показатели близости к нормальному распределению….

Перед тем, как использовать отдельные показатели качества в обобщенном критерии требуется их нормировать. Нормированные критерии получаются из рассчитанных по формулам таким образом: нормированный критерий равен 100, если модель абсолютно точная (адекватная) и равен 0, если модель абсолютно неточная (неадекватная).

Числовое значение обобщенного критерия качества лежит в диапазоне от 0 до 100 (минимум соответствует абсолютно плохой модели, максимум – идеально отображающей развитие исследуемого процесса модели). Опыт применения этого показателя показывает, что достаточно надежными являются модели, имеющие оценку качества не менее 75 [42].