=top>
50
1,088529
В
Коефіцієнти
Стандартна помилка
t-статистика
P-Значення
Нижні 95%
Верхні 95%
Y-перетин
0,557512
0,051111
10,90789
1,04 E-14
0,45480
0,66022
X4
-0,85062
0,158973
-5,35071
2,3 E-06
-1,1701
-0,5312
В
Рис.5. Результати регресійного аналізу.
У розділі Дисперсійний аналіз наведені значення таких величин:
df - число ступенів свободи; SS -сума квадратів відхилень; MS - дисперсія; F - розрахунковий значення F-критерію. Оскільки критичне значення критерію Фішера F кр = 4,03 (m 1 = 1; m 2 = 50 ;) F розр = 28,63> F кр , і, отже з імовірністю гіпотеза про відсутність зв'язку між розглянутими ознаками відхиляється. Це означає, що рівняння в цілому статистично значимо, тобто добре відповідає даним спостережень.
Нижня частина таблиці містить такі відомості:
Коефіцієнти - оцінки параметрів рівняння регресії;
Стандартна помилка - стандартні відхилення;
t -статистика - розрахункове значення. Таким чином, можна оцінити значимість коефіцієнтів рівняння регресії, порівнявши розрахункове значення t - статистики з критичним значенням, знайденим з розподілу Стьюдента при рівні значущості і m = 50: t кр = 2,009. Оскільки> t кр для обох коефіцієнтів, то вони є статистично значущими при рівні довірчої ймовірності 0,95. p> Нижні 95% і Верхні 95% визначають нижні і верхні межі довірчих інтервалів для коефіцієнтів рівняння регресії при. Оскільки довірчі інтервали не містять 0 , це підтверджує значимість коефіцієнтів рівняння регресії.
Для отримання лінії регресії і його рівняння в разі двовимірної моделі зручним інструментом Excel є додавання лінії тренда до точкової діаграмі, побудованої на значеннях компонент системи двох заданих випадкових величин як результатів спостереження (див. рис.6).
X4
X6
В
0,01
0,35
0,02
0,42
0,17
0,5
0,17
0,53
...
