Оценка адекватности модели.

Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность, т.е. соответствие фактическим статистическим данным. Анализ качества эмпирического уравнения парной и множественной линейной регрессии начинают с построения эмпирического уравнения регрессии, которое является начальным этапом эконометрического анализа. Первое же, построенное по выборке, уравнение регрессии очень редко является удовлетворительным по тем или иным характеристикам. Поэтому следующей важнейшей оценкой является проверка качества уравнения регрессии. В эконометрике принята устоявшаяся схема такой проверки, которая проводится по следующим направлениям:

проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии

проверка общего качества уравнения регрессии

проверка свойств данных, выполнимость которых предполагалась при оценивании уравнения (проверка выполнимости предпосылок МНК)

Проверка адекватности всей модели, т.е. коэффициента детерминации осуществляется с помощью критерия Фишера. где – дисперсия, отнесенная к регрессии (объясненная дисперсия); – остаточная регрессия.