Моделларнинг алоҳида ташкил этувчиларини аҳамиятлилигини таҳлили. Бир жавобли моделларнинг монандлигини текширишнинг баён қилинган процедуралари ҳам уларнинг алоҳида аъзоларининг статистик аҳамиятлилигини кафолатлай олмайди. Шундан келиб чиқиб, моделларнинг ташкил этувчиларини янада батафсил текшириш лозим. Бунинг учун қўшимча тарзда ташкил этувчилар қаторига шартли регрессия квадратларининг йиғиндиси киритилади. Бунда одатда таҳлилни осонлаштириш учун шартли, умумий регрессияли моделлар ва аъзолари биттадан ёки гуруҳлаб танланадиган соддалаштирилган моделлардаги квадратлар йиғиндиси ҳисобланади. Бу икки квадратлар йиғиндилари орасидаги фарқ ўзида моделларнинг синалаётган компонентларига бўлган таъсирни тавсифловчи квадратлар йиғиндисини номоён қилади. Маълумки, монанд моделлар учун қолдиқларнинг ўртача квадрати қайта тикланиш дисперсиясини тавсифлайди ва қуйидаги шарт бажарилади:
 (29)
бу ерда SS(6) – моделларнинг синалаётган шартли компонентларининг ўртача квадрати, SS(5) эса – моделларнинг синалаётган компонентларини аҳамиятлилигини аниқловчи қолдиқларнинг ўртача квадрати. Кўриниб турибдики, бундай синовларни математик моделнинг барча аъзолари (компонентлари) учун ўтказилиши керак.
Do'stlaringiz bilan baham: |
