В чем заключается метод критерия Фишера для оценки адекватности математической модели?

Метод критерия Фишера (F-критерия) для оценки адекватности математической модели заключается в сравнении рассчитанного значения критерия с табличным значением. 1

Алгоритм: 2

1. Выдвигается нулевая гипотеза о том, что уравнение в целом статистически незначимо. 2
2. Определяют фактическое значение F-критерия. 2
3. Табличное значение определяется по таблицам распределения Фишера для заданного уровня значимости. 2
4. Если фактическое значение F-критерия меньше табличного, то нет основания отклонять нулевую гипотезу. 2 В противном случае нулевая гипотеза отклоняется, и принимается альтернативная гипотеза о статистической значимости уравнения в целом. 2

Если рассчитанное значение F-критерия не превышает табличного, то, с соответствующей доверительной вероятностью, модель можно считать адекватной. 1 При превышении табличного значения эту гипотезу отвергают. 1

Важно отметить, что F-критерий требует соблюдения определённых предположений: нормальность распределения данных, независимость наблюдений и однородность дисперсий для некоторых приложений. 4 Нарушение этих предположений может привести к некорректным выводам и снижению мощности теста. 4