Ху о 
б„ 
Й
*Жо Х -Х ,
Ха 
Х„ -Х„ 
К,
пп 
л
где л — количество наблюдений; т — количество предикторов.
В первую (независимую) группу вначале входят первые р на-
блюдений. По оставшимся л — р наблюдениям (зависимая группа)
конструируется уравнение множественной линейной регрессии и по
нему рассчитываются (прогнозируются) значения предиктанта ),
3е 
,
Р
На следующем шаге в независимую группу выделяются оче-
редные р наблюдений, по п — р наблюдениям строится новое урав-
нение и с привлечением предикторов независимой группы вычис-
ляют предиктанты Р,,), --› Го‚ - Описанная процедура заканчивает-
ся после полного перебора всех л наблюдений. Таким образом, по-
лучается ряд прогностических значений И, Г, ,..., У, . В большинстве
случаев достаточно р принимать равным единице.
При нормальном или близким к нему законе распределения по-
грешностей прогнозов в качестве показателя информативности
группы предикторов можно использовать коэффициент корреляции
между фактическим , и спрогнозированным #, значениями пре-
диктанта, который был назван коэффициентом прогностической
информативности (КПИ):
” 
— 
“^ 
:'
х(и-7) у -
КПИ = 
== 
—
0 -) 8(7 
-7)
#=1 
#=1
(8.19)
Такой коэффициент, естественно, будет меньше обычного ко-
эффициента множественной корреляции, но даст возможность су-
дить об устойчивости связи при переходе на независимый материал,
т.е. характеризовать ее прогностические качества.
В отличие от коэффициента множественной корреляции значе-
ние КПИ растет лишь до определенного момента, а затем с добав-
293