исперсионный аналіз < i align = "justify"> dfSSMSFЗначімость F КоеффіціентиСтандартная ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні 95,0%
Таким чином, рівняння регресії приймає вигляд:
у = 0,547916667
х = 1,261736111
2.4. При прямолінійною зв'язку загальним показником тісноти зв'язку є лінійний коефіцієнт кореляції.
.
Ступінь тісноти кореляційного зв'язку визначається на підставі таблиці:
ЗавісімостьЗначеніе r Слабка Помірна Помітна Тісний Вельми тесная0, 1
У даному випадку r = 0,981, що свідчить про дуже тісному кореляційної залежності побудованої регресії. Так як r> 0, то залежність прямаяобратная. p align="justify"> 2.5. Перевірка значущості рівняння регресії передбачає перевірку значущості отриманих коефіцієнтів регресії. Для перевірки будемо використовувати t критерій Стьюдента.
Для коефіцієнта а нульова гіпотеза Н 0 : а = 0, альтернативна Н 1 :
a> 0.
Для перевірки гіпотези Н0 будуть використовуватися такі величини: - сума квадратів залишків, - залишкова дисперсія, - середньоквадратичне відхилення параметра а . Статистикою для перевірки гіпотези є вираз
В
де n-2 - кількість ступенів свободи. Згідно з основною гіпотезою, КО буде правобічної (a> 0), причому 1,895. КО: (1.895; +?). p> У даному випадку tнабл = 13,23953 КО, отже коефіцієнт a> 0, тобто даний коефіцієнт є значимим.
Аналогічно, для коефіцієнта b Н0: b = 0, Н1: b < 0. Середнє квадратичне відхилення коефіцієнта в , статистика для перевірки гіпотези Н0. p> Згідно з основною гіпотезою, КО буде лівосторонньої, причому 1,895 і критична область КО: (-?; 1,895)
У даному випадку tнабл = -4,99073 КО, отже коефіцієнт b < 0, тобто даний коефіцієнт є значимим.
2.6. Позначимо через a 0 і b 0 коефіцієнти регресії генеральної сукупності. Довірчі інтервали для них визначається за формулами:
.
У нашому випадку.
2.7. Для оцінки адекватності рівняння регресії зазвичай використовують два методи:
) Проводять аналіз дисперсії залежної змін...
