мо рівень значимості (тобто ймовірність помилки): 1% або 5%.) Знаходимо критичне значення за таблицею:
в таблиці вибираємо клітку в рядку, що відповідає числу ступенів свободи і в стовпці, відповідному вибраного рівня значущості.) Порівнюємо фактичне значення з табличним:
Якщо t> t, то коефіцієнт значущий на обраному рівні значущості (краще спочатку на 1% перевірити). Тобто нульова гіпотеза відкидається.
Якщо t Фактично перевіряємо гіпотезу:
Але: всі коефіцієнти при незалежних змінних дорівнюють нулю
На: хоча б один з них нулю НЕ дорівнює.
З'ясувати, відкидається нульова гіпотеза чи ні, можна 2 способами:
1. За таблицями:
a) Розраховуємо фактичне за формулою:
F (k-1, n-k) =, де
k - число пояснюють змінних.) Знаходимо табличне:
В· Вибираємо рівень значимості ? (1% або 5%)
В· Обчислюємо число ступенів свободи: 1 і (n-2).
В· За таблицями F-розподілу Фішера визначаємо критичне значення F ?, 1, n-2 ( завжди одностороннє)) Якщо Fстатістіка (фактичне)> F ? , 1, n-2, то рівняння в цілому є значущим при обраному рівні значущості ? .
d) В іншому випадку рівняння в цілому незначимо (на даному рівні ?).
Завдання 1.
. Для характеристики залежності у від х розрахувати параметри наступних рівнянь регресії:
а) лінійної;
б) параболічної
в) статечної;
. Розрахувати коефіцієнт кореляції або індекс кореляції і коефіцієнт детермінації по кожній моделі. p align="justify">. Оцінити кожну модель через середню помилку аппроксімінаціі ? і F-критерій Фішера.
Душовий дохід, дол, уІндекс людського розвитку (ІЛР), align = "justify"> лінійний регресія кореляція детермінація
Рішення:
1 Розрахунок параметрів лінійної регресії.
Парна лінійна регресія - рівняння виду, де a і b - параметри регресії, а - похибка рівняння (випадкова величина).
Парамет...
