Характеристика основных показателей качества параметров регрессии. Порядок работы при проверке значимости коэффициента. Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Аспекты предсказания среднего значения зависимой переменной.
ПРОВЕРКА КАЧЕСТВА РЕГРЕССИИ Показатели качества параметров регрессии Показатели качества уравнения регрессии в целом ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИИR-squared 0.326268 Mean dependent var 138.1693 Adjusted R-squared 0.279804 S.D. dependent var 47.11474 S.E. of regression 39.98362 Akaike info criterion 10.30388 Sum squared resid 46362.00 Schwarz criterion 10.44129 Log likelihood-161.8620 F-statistic 7.021925 Durbin-Watson stat 2.245847 Prob(F-statistic) 0.003259 Если модуль t-статистики больше критического значения, то коэффициент является значимым на уровне значимости a. В противном случае коэффициент не значим (на данном уровне a). Коэффициент при DIST незначим на 5% уровне значимости, но значим на 10% уровне значимости (или 5% при односторонней гипотезе) Прогноз значений зависимой переменной Y по уравнению регрессии оправдан, если значение x объясняющей переменной X не выходит за диапазон ее значений по выборке.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
