Оценка статистической значимости по критерию Фишера

3.1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a₀=а₁=r_xy=0.

3.2. Табличное значение критерия Фишера для заданного уровня значимости и числа степеней свободы ν=14 (ν=n-m-1, где n=16 – число измерений, m=1 – число независимых переменных) равно F_табл = 4,60.

3.3. Если F_факт > F_табл, то нулевая гипотеза отвергается. В данном случае F_факт= 45,59803, а F_табл= 4,60. Т.е. полученный результат статистически значим с вероятностью

3.4. Сравниваем фактические значения t-критерия с табличным значением:

t табл < t факт а0;

t табл < t факт а1;

t табл < t факт rxy;

Модель статистически значима

3.5. Поскольку модель отвергается, рассчитывать доверительные интервалы для параметров регрессии не имеет смысла.

4.1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a=b=r_xy=0.

4.2. Табличное значение t-критерия для заданного уровня значимости и числа степеней свободы ν=15 (ν=n-m-1, где n=16 – число измерений, m=1 – число независимых переменных) равно t_табл = 2,145.

4.3. Расчитаем фактические значения t-критерия для каждого параметра модели. С этой целью определим случайные ошибки параметров m_a, m_b, m_rxy.

Значения m_a, m_b с помощью функции ЛИНЕЙН:

m_a= 0,05227, m_b = 56,56916

Значение m_rxy =0,12953

Тогда фактические значения t-критерия равны:

t факт а0 = 3,02628,

t факт а1 = 6,75263,

t факт rxy = 6.75263.

4.4. Сравниваем фактические значения t-критерия с табличным значением:

t табл < t факт а0;

t табл < t факт а1;

t табл < t факт rxy;