Menu
Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии.
Мы вывели модель, описывающую наши измерения, теперь надо определить, верна ли она. Для решения этого вопроса нужно проверить гипотезы:

Модель регрессионного анализа выглядит следующим образом:

yi=a+bxii, где i=1,2,...,n

где а–параметр, характеризующий смещение по Y, b - коэффициент регрессии – параметр, характеризующий смещение графика функции по X; εi – некоррелированные ошибки случайной переменной.

В регрессионном анализе проверяют гипотезы о значимости свободного члена а и о значимости коэффициента регрессии b.

Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии b:
1. Определим гипотезы H0 и H1:
H0: b=0 (между переменными нет линейной зависимости)
H1: b1≠0.
2. Зададим уровень значимости α.
3.
где
Статистика F имеет распределение Фишера с 1 и (n-1) степенями свободы.
4. Критические точки и критическая область Kкр=Fкр(α,1,n-2).
5. Если |Fнабл|(α,1,n-2), то H0 отвергается, т.е. можно сделать вывод, что линейная зависимость – значима. Если |Fнабл|>F(α,1,n-2) то у нас нет оснований отвергать H0, т.е. можно сделать вывод, что линейная зависимость – незначима или что наши данные нельзя описать моделью линейной регрессии.

Имя *:
Email:
Код *: