Оценка погрешностей расчета по уравнению регрессии

Традиционно используются две числовые меры для оценки погрешностей расчета:

• Среднеквадратическая ошибка Se по формуле (3.35).
• Средняя по модулю ошибка.

                                                                                             (3.42)

Замечание: Числовые меры  ошибок расчета Se по (3.35) и  по (3.42) оценивают точность модели внутри области эксперимента, где мы имеем информацию о поведении моделируемой зависимости . Более важной является информация о погрешности расчета в области прогноза, где никаких наблюдений нет. В этом аспекте более информативна оценка погрешности расчета по данным ретроспективного анализа.

Идея ретроспективного анализа заключается в следующем. Пусть имеется многомерная выборка из N наблюдений, упорядоченных во времени. При оценке вектора параметров  в уравнении регрессии (3.6) будем пользовать не все N точек базы данных, а только N1 точек (N1-N). Оставшиеся N-(N1-1) точек используются для объективного ретроспективного тестирования модели, ибо в этих точках мы знаем и экспериментально измеренные значения  и расчетные значения  (i= N1+1,…,N).

Получим оценки погрешности:

• среднеквадратичную

                                                                                    (3.43)

• среднюю по модулю

                                                                (3.44)