Стандартные ошибки коэффициентов регрессии

— диагональный элемент матрицы.

По данным Таблицы 1 5,84.

По данному числу степеней свободы k=9 и заданному уровню значимости б = 0,05 табличное значение t-критерия tтабл=2,2622.

Фактическое значение t-критерия tфакт по данным выборки для коэффициентов:

Так как, то коэффициент b1 статистически значим, а b2 статистически незначимы и в модели не обязателен.

Множественный коэффициент детерминации.

Матричное произведение 818,2.

из итоговой строки колонки 7 таблицы. Поэтому.

Этот коэффициент корреляции R2 показывает, что вариация валового дохода Y на 55% объясняется изменением включенных в модель факторов — основных и оборотных средств. Остальные 25% приходятся на неучтённые факторы.

Скорректированный коэффициент детерминации.

Скорректированный коэффициент детерминации незначительно отличается от нескорректированного, что говорит о достаточной точности полученной модели.

Значимость уравнения регрессии по F-критерию Фишера.

Из таблицы критических значений для критерия Фишера по уровню значимости б=0,05 и числу степеней свободы k1=p=2 и k2=n-p+1=9 находим Fтаб л= 4,26.

Так как F>Fтабл, то мы делаем вывод, что уравнение регрессии значимо и исследуемая зависимая переменная Y достаточно хорошо описывается включёнными в регрессионную модель переменными x1 и x2.

Частные F-критерии Fx1 и Fx2 оценивают целесообразность включения в уравнение одного фактора после другого фактора. Критерий Fx1 оценивает целесообразность включения в уравнение фактора x1 после того, как в него был включён фактор x2. Соответственно Fx2 указывает на целесообразность включения в модель фактора x2после фактора x1.

где.

77,97 Fтабл =4,26,, поэтому целесообразно включение в уравнение фактора x1 после того, как в него был включён фактор x2.

Второй частный критерий.

Аналогично рассчитываем.

Так как, то включение фактора x2 после фактора x1 оказывается бесполезным и модель описывается одним фактором x1.