Как выбрать подходящую регрессионную модель? Имеются исходные данные x,y. По ним построены регрессионные модели(линейная, парабола, экспонента и гипербола). По ним требуется построить графики отклонений и на основе этих графиков выбрать подходящую модель и проверить свой выбор с помощью математических расчетов(что именно нужно тут найти?). Я графики построил, но не особо понимаю как на их основе что-то выбрать и как это доказать математически.

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Построение графиков отклонений:

Для каждой регрессионной модели постройте график отклонений (остатков) как разницу между фактическими значениями y и предсказанными значениями моделью.На графике отклонений по оси X разместите значения исходных данных x, а по оси Y отклонения.Анализируйте форму и характер графиков отклонений для разных моделей. Идеальный график отклонений должен показывать случайное распределение отклонений вокруг нулевой линии.

Выбор подходящей модели на основе графиков:

Если график отклонений для линейной модели показывает случайное распределение отклонений вокруг нуля, это может быть хорошим индикатором того, что линейная модель хорошо подходит для ваших данных.Если графики отклонений для параболической, экспоненциальной или гиперболической модели показывают более равномерное распределение отклонений вокруг нуля, это может быть признаком их лучшей соответствия данным.

Математический анализ:

После выбора подходящей модели на основе графиков, можно проверить этот выбор математически. Для этого можно использовать различные показатели оценки модели, такие как коэффициент детерминации (R-квадрат), стандартная ошибка оценки, F-статистика и др.Сравните показатели качества моделей для различных регрессионных моделей и выберите модель с наилучшими показателями.Также можно провести анализ остатков (остаточных ошибок) модели, чтобы убедиться в их случайности и отсутствии систематических закономерностей.