Какие существуют методы оценки надежности результатов множественной линейной регрессии?

Некоторые методы оценки надёжности результатов множественной линейной регрессии:

• Коэффициент детерминации. spravochnick.ru lib.tsu.ru Служит мерой адекватности модели: чем он больше, тем лучше (при прочих равных условиях) оценено уравнение регрессии. lib.tsu.ru
• Индекс корреляции. spravochnick.ru Анализирует тесноту связи переменных. spravochnick.ru
• Средняя относительная ошибка. spravochnick.ru Помогает вычислить отклонение расчётных значений уравнения от фактических данных. spravochnick.ru Если отклонение не превышает 15%, то речь идёт о хорошо подобранном уравнении регрессии. spravochnick.ru
• F-критерий Фишера. portal.tpu.ru С его помощью проверяют значимость уравнения множественной регрессии в целом. portal.tpu.ru Для этого сравнивают фактическое и критическое (табличное) значения F-критерия Фишера. portal.tpu.ru
• t-критерий Стьюдента. portal.tpu.ru Применяется для оценки статистической значимости коэффициентов линейной регрессии и линейного коэффициента парной корреляции. portal.tpu.ru Согласно t-критерию выдвигается гипотеза Н0 о случайной природе показателей, то есть о незначимом их отличии от нуля. portal.tpu.ru Далее рассчитываются фактические значения критерия путём сопоставления их значений с величиной стандартной ошибки. portal.tpu.ru Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики, принимают или отвергают гипотезу Н0. portal.tpu.ru
• Изучение графика остатков. spravochnick.ru Позволяет увидеть какие-либо зависимости, которые не были учтены в модели, и показать выбросы. spravochnick.ru