таблицы показывает, что малым Ч 
ооответотв_тют‚ в основНом, 0ОТ-
рицательные, а большим - положительные погрешностя.
В целом для оценки модели необходимо проверить гипотезы об
адекватности (по показателю » согласно (16)-(Т7), соответствия
формы расчетных и измеренных зависимостей (по показателю 26. со-
тласно (18) ), отсутствия систематической погрешности (до пока-
зателю @, согласно (20) ) и отсутствия зависимости погрешности
от величины выходной переменной (по показателю @» 
согласно
(20) ). Применять можно только адекватную модель. Для ее характе-
ристики полезно указать квантили распределения погрешностей, на-
пример, "в 90% случаев абсолютная погрешность не превосходит
+1,%, а относительная - +0,17".
В последнее ‘время все чеде возникает задача сравнения разных
моделей, разработанных для описания одного и того же явления или
процесса. Эти задачи также решаются на основе статистических кри-
териев,
Мы рассмотрим статистический критерий, предложенный Вильямсом
и Клутом. Пусть есть две модели‚ имеющие переменные отклика \,
И У и дающие погрешноотп Ад й ьд 
‚ | 
=1,%,..., К 
. Подсчи-
тывают величины \/.= (цд›« ^ дип‚_ь*з -А, « После этого строят
регрессию \No наТЗ‘ Вида.
\Т=О›р_ц
и вычисляют статистику No,=(.„/5д, › где О6» - оценка среднего
значения („ ‚ а д— оценка ошибки этого среднего. Чтобы
вычиолитъ * достаточно подсчитать суммы Ъ, 
= 23'0 ‚ ^= Щ ‚
ПЧ и средний квадрат неадекватности
Ь.ъ— (ьдьа ы)/(^.(-)]. Тотда будем иметь 6;5= 55/^, и ^> 51/Г
Величину \)Са\ 
следует сравнить с критическим значением распре- ,
длеления Стъюдента Ъ... А 
с В-1 стеденью свободы на уровне
доверительной вероятностя 
\-д/р. Еоли |Ф,| >н а-у» › ТО МОДе-
ли различаются, причем при Ъ» <О 
лучше вторая модель, а при
Ъ, >О - первая.
Рассмотрим пример. В условиях аридной зоны при промывках поте-
ри на испарение зависят от интенсивности водоподачи и, следова-
тельно, от интенсивности удаления промывной воды. В табл.9 сведе-
ны экспериментальные ланные и результаты расчетов по уравнениям
- 34 —