егресійні моделі:
1. p> 2. . p> 3. . br/>
Використовуючи інструмент РЕГРЕСІЯ, оцінимо 1 модель.
1 етап. Оцінка значущості моделі в цілому.
Таблиця 4. /Span>
ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ
Регресійна статистика
Множинний R
0,985324602
R-квадрат
0,970864572
Нормований R-квадрат
0,963580715
Стандартна помилка
0,453164887
Спостереження
11
Дисперсійний аналіз
В
df
SS
MS
F
Значимість F
Регресія
2
54,74441
27,3722
133,289901
0,00000072
Залишок
8
1,642867
0, 205358
Разом
10
56,38727
В В В
Модель лінійної регресії з двома чинником Х1 і X6 значуща в цілому згідно F-критерієм (F = 133,2899) з прийнятним рівнем значущості 0,00000072 ≤ 0,05
Отже, отримуємо модель
В
В
Коеф-ти
Станд. помилка
t-стат.
P-Значення
В
Y-перетин
+27,18887556
17,92439
1,516864
0,16777466
Х1
-0,1220023
0,146648
-0,83194
0,42957614
Х6
0,86279739
0,058131
14,84242
0,000000418
Згідно з критерієм Стьюдента 2 параметра моделі a = 27,18 і = -0,1...
