Наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях от модели роста проверяют с помощью критерия Дарбина – Уотсона.

Соответствие ряда остатков нормальному закону распределения важно с точки зрения правомерности построения доверительных интервалов прогноза.

 

Наиболее существенными свойствами ряда отклонений являются их симметричность относительно модели и преобладание малых по абсолютной величине ошибок над большими ошибками.

 

В этой связи определяется близость к соответствующим параметрам нормального закона распределения коэффициентов асимметрии - A (мера скошенности) и эксцесса Э (мера “скученности”) наблюдений около модели:

 

,

где

— среднеквадратическая ошибка выборочной характеристики асимметрии,