R 2 - коефіцієнт детермінації для рівняння множинної регресії,
- коефіцієнт детермінації для залежності відгуку Y від усіх регресорів крім Xi,
- коефіцієнт детермінації для залежності Xi від усіх регресорів крім Xi.
Табличні t-критерії Стьюдента залежать від прийнятого рівня значущості і від числа ступенів свободи (nm-1). Якщо обчислені значення t-критерію перевищують табличні, то говорять, що відповідний коефіцієнт регресії є статистично значущим і на нього можна спиратися в аналізі та прогнозі. p align="justify"> Більше того, використовуючи табличне значення t-критерію і стандартну помилку m i коефіцієнта регресії b < span align = "justify"> i можна з ймовірністю 1 - ? зробити висновок про те, що справжнє значення коефіцієнта регресії потрапить в інтервал (b i - t таб * m i , b i + t таб * m i ).
Для нашого прикладу:
m (X1) = 0,42188,
m (X2) = 0,42818, ( X3) = 0,05025, (X4) = 117,42087 , (y) = 322,707662 (X1) = 2,87993, (X2) = 4,60812,
t (X3) -0,70624,
t (X4) = 0,60444,
t (y) = 5,833062
Табличне значення t-критерію Стьюдента при рівні значущості ? = 0,05 і числі ступенів свободи 7 t таб = 3,335. Коефіцієнти t-статистики при регресорів Х2, Х3 і Х4 менше t таб., І згідно t-критерієм не є статистично значущими. Регресорів Х1, більше t таб. І є статистично значущим.
За величиною Р-значення можливо визначати значимість коефіцієнтів, не знаходячи критичне значення t-статисти...
