СУМА МОДУЛІВ ВІДХИЛЕНЬ

Згідно з цим критерієм найкращими вважаються такі значення невідомих параметрів, які відповідають мінімальним значенням суми абсолютних величин відхилень спостережуваних значень залежної змінної від значень, розрахованих за рівнянням регресії. Процес визначення значень невідомих параметрів на основі цього критерію називається методом найменших модулів (М Н М) [64].

До переваг цього методу зазвичай відносять значно меншу але порівняно з МНК чутливість результатів до появи грубих помилок у вихідних даних, а до недоліків - складність обчислювальних процедур, що супроводжують пошук оцінок невідомих параметрів, і можливість виникнення ситуацій, коли немає однозначного рішення.

УЗАГАЛЬНЕНИЙ КРИТЕРІЙ.

У загальному випадку для вирішення завдання визначення невідомих параметрів рівняння (3.1) можлива побудова інших критеріїв [2], наприклад:

де g (u) - деяка функція заходи (як правило, парна), яка визначає величину відхилення спостережуваних значень залежної змінної від значень, розрахованих за рівнянням регресії.

Переваги і недоліки цього методу залежать від властивостей функції міри? (М).

Слід зазначити, що на сьогоднішній день найбільш широке поширення па практиці отримав метод найменших квадратів, тому розглянемо його більш докладно.

 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >