ify">, b 1 , ..., b k ) T < i align = "justify">. Відповідно до методу найменших квадратів, вектор-стовпець оцінок коефіцієнтів регресії виходить за формулою
(11)
В
Х T - транспонована матриця X;
(Х T Х) -1 - матриця, зворотна матриці Х T Х.
Знаючи вектор-стовпець b оцінок коефіцієнтів регресії, знайдемо оцінку рівняння регресії
(12)
або в матричному вигляді:
В В
Оцінка ковариационной матриці вектора коефіцієнтів регресії b визначається виразом
(13)
де
(14)
Враховуючи, що на головній діагоналі ковариационной матриці знаходяться дисперсії коефіцієнтів регресії, маємо
(15)
Значимість рівняння регресії, тобто гіпотеза Н 0 : ? = 0 (? 0 , = ? 1 =? k < span align = "justify"> = 0), перевіряється за F -критерієм, спостережуване значення якого визначається за формулою
(16)
В
По таблиці F -розподілу для заданих ? , v 1 = k + l, v 2 = n - k - l знаходять F кр .
Гіпотеза
