6 / 9
В.В. Корянов, К.Т. Нгуен, В.Т. Нгуен
64
ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2016. № 5
сматривается каждый фактор. Чем ближе значение коэффициента множествен-
ной детерминации к единице, тем сильнее проявляется мультиколлинеарность
факторов. Следовательно, необходимо оставлять в уравнении факторы с мини-
мальным коэффициентом множественной детерминации.
Предложена оптимальная скорректированная аэродинамическая модель по
критерию
пр
:
J
2 2
2 2
2 2
2
2
2
3
2
2
0,2063 0,057
0,0034
0,0096
0,0084 ;
10 0,0055
0,0091
0,004
0,0077
0,0075 ;
9,6 4,39 0,0079 0,0015
0,007
0,0051
0,0016 ;
4,33 1,10
x
y
z
z
y
y
c
c
c
m
3
2
2
2
2
7 0,0086 0,0057
0,0065
0,006 ;
9,33 0,0076
0,0065
0,0051
0,0084
0,007 .
z
z
z
m
(9)
В результате подтверждено, что автокорреляция определяется как корреля-
ция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени или в
пространстве [10]. Автокорреляция остатков может быть вызвана несколькими
причинами: наличием ошибок измерения в значениях результативного призна-
ка или формулировкой модели.
Модель может не включать фактор, оказывающий существенное воздей-
ствие на результат, влияние которого отражается в остатках. При этом остатки
могут оказаться автокоррелированными.
При возникновении автокорреляции остатков из-за неправильной иденти-
фикации функциональной формы модели, следует изменить форму связи фак-
торных и результативных признаков.
Критерий Дарбина — Уотсона предназначен для обнаружения автокорре-
ляции первого порядка [5, 7]. Кроме того, уравнение регрессии должно иметь
постоянный член и не содержать лаговую зависимую переменную в качестве
факторной переменной:
2
1
2
2
1
DW
n
t
t
i
n
t
i
e e
e
,
(10)