та детермінації повинна бути відкинута.
Перевіримо адекватність моделі на основі критерію Фішера.
F =
Визначимо критичне значення Fкр при числі ступенів свободи n-2 = 9 і рівень значимості? = 0,05. Fкр = F?, N-2 = F0, 05, 9 = 5,12. Так як F = 312,3> Fкр = 5,12, то модель адекватна. p> Стандартна помилка регресії характеризує рівень непоясненної дисперсії для однофакторной лінійної регресії (m = 1) розраховується за формулою:
S = 3,480
Стандартна помилка параметра в 1 рівняння регресії знаходиться за формулою:
SВ1 ===== 0,3164
Стандартна помилка параметра в 0 визначається:
Sв0 ===== 2,2957
На основі стандартних помилок параметрів регресії перевіримо значимість кожного коефіцієнта регресії шляхом розрахунку t-статистик і їх порівнянні з критичним значенням при рівні значимості? = 0.05 і числом ступенів свободи (11-m-1) = 9, tкр = t?/ 2, 10-1-1 = t0, 025, 9 = 2,31
t в1 = == 17,79
t в0 = == 5,2
Оскільки | t в1 | = 17,79> 2,31, підтверджується статистична значимість коефіцієнта регресії в 1 .
Оскільки | t в0 | = 5,2> 2,31, підтверджується статистична значимість коефіцієнта регресії в 0 .
Так як всі характеристики моделі задовільні, то для прогнозу може бути використане таке рівняння:
у = 11,844 +5,630 х
Наприклад, якщо х = 17
у = 11,844 +5,630 * 17 = 107,554
