Читайте также:
|
|
Используем t-критерий Стьюдента. Выдвинем нулевую гипотезу, о том, что коэффициент регрессии b равен нулю, т.е. H0: b = 0, и фактор x не оказывает влияния на результат.
Построим вспомогательную расчетную таблицу:
i | ||
0,3481 | 3,03032 | |
0,2401 | 94,255 | |
0,0361 | 64,7002 | |
0,0841 | 0,9859 | |
0,0001 | 40,2599 | |
0,0121 | 0,99159 | |
0,0121 | 30,2964 | |
0,1681 | 1,09816 | |
0,1681 | 1,10685 | |
0,2601 | 8,41786 | |
1,329 | 245,142 |
Найдем стандартные ошибки коэффициентов регрессии:
- стандартная ошибка коэффициента регрессии a.
- стандартная ошибка коэффициента регрессии b,
где ,
Тогда:
S = 5,536
= 4,178
4,802
Вычислим
= 14,27.
По таблице найдем = t(α; n-2) = t( 0,05; 8 ) = 2,306.
Поскольку > , то гипотеза Н0: b=0 отвергается, и коэффициент b признается статистически значимым.
Выдвинем нулевую гипотезу, о том, что коэффициент регрессии а равен нулю,
т.е. H0: а = 0. Вычислим
= 1,88.
= t(α; n-2) = t( 0,05; 8 ) = 2,306.
Поскольку < , то гипотеза Н0: a=0 принимается, и коэффициент а признается статистически не значимым.
Дата добавления: 2015-10-02; просмотров: 51 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Оценим тесноту связи, используя элементы теории корреляции. | | | Построим доверительные интервалы для параметров модели. |