b>
Результати регресійного аналізу моделі Y ( X 1 , X 4 )
Регресійна статистика
Множинний R
0,972922
R-квадрат
0,946576
Нормований R-квадрат
0,945113
Стандартна помилка
2,252208
Спостереження
76
Дисперсійний аналіз
df
SS
MS
F
Значимість F
Регресія
2
6560,87
3280,435
646,7175
3,65 E-47
Залишок
73
370,288
5,072439
Разом
75
6931,158
Рівняння регресії
Коефіцієнти
Стандартна помилка
t-статистика
P-Значення
Y-перетин
75,38278
0,843142
89,40701
2,44 E-76
X1
0,044918
0,013518
3,322694
0,001395
X4
-0,24031
0,011185
-21,4848
2,74 E-33
В
Рівняння регресії статистично значимо: ймовірність його випадкового формування нижче допустимого рівня значущості a = 0,05 (див. В« Значимість FВ» в табл.3 ).
Статистично значущим визнається і коефіцієнт при факторі Х 1 ймовірність його випадкового формування нижча допустимого рівня значимості a = 0,05 (див. В« P-ЗначенняВ» в табл. 3 ). Це свідчить про суттєвий вплив ВВП в паритетах купівельної спроможності X 1 на зміну річного прибутку Y .
Коефіцієнт при факторі Х 4 (річний коефіцієнт малюкової смертності) не є статистично значущим. Однак цей фактор все ж можна вважати інформативним, так як t -статистика його коефіцієнта перевищує за модулем одиницю, хоча до подальших висновків щодо фактора Х 4 слід ставитися з деякою часткою обережності.
4.Оценім якість і точність останнього рівняння регресії, використовуючи деякі статистичні характеристики, отримані в ході регресійного аналізу (см . В« регресійний статистику В» у табл. 3 ):
В· множинний коефіцієнт дет...
