/td> В
5. Перевірка гіпотез про статистичної значущості оцінок параметрів моделі на основі F-і t-критеріїв
5.1 Перевірка адекватності моделі за критерієм Фішера
Перевірку адекватності моделі за критерієм Фішера проведемо за представленим алгоритмом.
Крок 1 . Формулювання нульової і альтернативної гіпотез.
, тобто не один фактор моделі не впливає на показник.
Хоча б одне значення якісно від нуля, тобто p> Крок 2. Вибір відповідної рівня значущості.
Рівнем значущості називається ймовірність зробити помилку 1-го роду, тобто відкинути правильну гіпотезу. Величина називається рівнем довіри чи довірчою ймовірністю.
Вибираємо рівень значимості, тобто довірча ймовірність - Р = 0,95
Крок 3. Обчислення розрахункового значення F-критерію.
Розрахункова значення F-критерію визначається за формулою:
В
Для перевірки отриманого значення скопіюємо з підсумкового листа Регресія розрахункове значення F-критерію. Значення збіглися
Крок 4. Визначення по статистичними таблицями F-розподілу Фішера критичного значення F-критерію.
Критичне значення F-критерію знаходимо за статистичними таблицями F-розподілу Фішера за відповідними даними:
- довірчої ймовірності Р = 0,95;
- ступенів свободи
Визначаємо табличне значення критерію = 5,14
Крок 5. Порівняння розрахункового значення F-критерію з критичним і інтерпритація результатів.
Висновок про прийнятті нульової гіпотези, тобто про адекватність моделі робимо за допомогою вбудованої логічної функції ЯКЩО.
Оскільки, то відкидаємо нульову гіпотезу про незначимість факторів з ризиком помилитися не більш ніж на 5% випадків, тобто з надійністю Р = 0,95 можна вважати, що прийнята модель адекватна статистичним даними і на основі цієї моделі можна здійснювати економічний аналіз і прогнозування.
5.2 Перевірка значущості оцінок параметрів моделі за критерієм Стьюдента
Перевірку гіпотези про значення кожного параметра моделі проведемо відповідно до представленим алгоритмом.
Крок 1 . Формулювання нульової і альтернативної гіпотез.
- оцінка j-го параметра є статистично незначущою, тобто j-й фактор ніяк не впливає на показник у ;
- оцінка j-го параметра є статистично значущою, тобто j-й фактор впливає на показник у .
Крок 2. Вибір відповідного рівня значущості.
Вибираємо рівень значимості, тобто довірча ймовірність - Р = 0,95. p> Крок 3. Обчислення розрахункового значення t-критерію.
Розрахункова значення t-критерію визначається за формулою:
В
Під час аналізу двофакторної моделі розрахункові значення t-критерію визначаються по формулами:
= -3,2333 = 3,4264 = 4,9937
Для перевірки отриманого значення t-критерію скопіюємо з підсумкового листа Регресія значення осередків шпальти t -статистика . Значення збіглися. p> Крок 4. Визначення по статистичними таблицями t-розподілу Стьюдента критичного значення t-критерію.
Критичне значення t-критерію знаходимо за статистичними таблицями t-розподілу Стьюдента за відповідним даними:
- довірчої ймовірності Р = 0,95;
- ступенів свободи
Визначаємо табличне значення критерію = 2,45
Крок 5. Порівняння розрахункового значення t-критерію з критичним і інтерпритація результатів.
Висновки про прийнятті нульової гіпотези, тобто про значущість оцінок параметрів, і робимо за допомогою вбудованої логічної функції ЯКЩО. З надійністю Р = 0,95 можна вважати, що
- оцінки 1-го і 2-го параметрів моделі значущі, тобто обидва фактори суттєво впливають на показник;
- оцінка 0-го параметра моделі не є статистично значущою. br/>
Таблиця 9 - Перевірка гіпотез про статистичної значущості оцінок параметрів моделі на основі F-і t - критеріїв
F-критерій Фішера
За формулою
регресии
Р = 0.95
F
2,45
10,4997302
10,499730
<...
