Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров

При построении уравнения регрессии не стоит ожидать получения точного соотношения между признаком-результатом и признаком-фактором (ми). Действительное значение параметров, как и ошибки для уравнения связи в генеральной совокупности, неизвестны.

Поэтому уравнение регрессии надо дополнить величиной ошибки, которая является случайной величиной.

Рассчитав значение параметров уравнения и подставив фактические данные признака фактора, мы получаем теоретическое (выровненное) значение признака-результата. Используя эти значения и фактические величины соответствующих признаков-факторов можно построить уравнение регрессии.

Поле корреляции

y

х

Рис. 3.6.

где - фактическое значение признака-результата,

- теоретическое (выровненное) значение признака-результата,

- величина ошибки уравнения регрессии.

Оценка статистической значимости параметров и уравнения в целом – это обязательная процедура, которая позволяет сделать ввод о возможности использования уравнения регрессии для принятия управленческих решений и прогнозирования.