22 незначущі з прийнятними рівнями> 0,05 і> 0,05. Отже, ця модель невдала і не може бути використана до аналізу і прогнозу індексу цін платних послуг. Слід змінити специфікацію моделі (необхідно прибрати фактор Х1).
Використовуючи інструмент РЕГРЕСІЯ, оцінимо 2 модель.
1 етап. Оцінка значущості моделі в цілому.
Таблиця 5. /Span>
ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ
Регресійна статистика
Множинний R
0,984045
R-квадрат
0,968344
Нормований R-квадрат
0,964827
Стандартна помилка
0,445346
Спостереження
11
Дисперсійний аналіз
В
df
SS
MS
F
Значимість F
Регресія
1
+54,60227273
54,60227
275,3055768
+0,0000000468
Залишок
9
1,785
0, 198333
Разом
10
+56,38727273
В В В
Модель лінійної регресії з фактором X6 значуща в цілому згідно F-критерієм (F = 275,306) з прийнятним рівнем значущості +0,0000000468 ≤ 0,05
Отже, отримуємо модель
В
2 етап. Оцінка параметрів моделі. /Td> В
Коеф-ти
Станд. помилка
t-стат.
P-Значення
В
Y-перетин
12,98182
5,351909883
2,425642
0,038255004
X6
0,880682
0,05307763
16,59233
+0,0000000468
Згідно з критерієм Стьюдента 2 параметра моделі a = 12,98 і b = 0,88 значимі з прийнятними рівнями <0,0...
