Регрессионный анализ. После нахождения коэффициентов модели возникает задача установить пригодность модели и значимость коэффициентов

После нахождения коэффициентов модели возникает задача установить пригодность модели и значимость коэффициентов. С этого момента метод наименьших квадратов превращается в регрессионный анализ. Применение регрессионного анализа возможно только при выполнении следующих предположений.

1. Математическое ожидание величины при заданном значении является линейной функцией по параметрам, т.е. модели должны быть линейными по параметрам.

2. Значения не являются случайными величинами.

3. Дисперсия ошибки равна дисперсии величины : . Эта дисперсия может быть постоянной либо зависимой от x.

4. Различные измерения величины y взаимно независимы.

При выполнении этих четырех условий МНК дает несмещенные оценки b₀ и b₁ параметров b₀ и b₁.

В случае нахождения доверительной области для коэффициентов b₀ и b₁ должно выполняться еще одно предположение.

5. Условие распределения при заданном значении нормально относительно математического ожидания .