Ситуации

Если наблюдаемое значение t-критерия больше критического значения t-критерия (определённого по таблице распределения Стьюдента), т. е. tнабл≥tкрит, то основная гипотеза о незначимости коэф-та βk модели множ. регрессии отвергается, и он является значимым.

Если меньше, то основная гипотеза о незначимости коэф-та βk принимается. И данный коэф-т можно в дальнейшем не учитывать.

Проверка основной гипотезы о значимости модели множ-ой регрессии в целом состоит в проверке гипотезы о значимости коэф-та множ. корреляции или значимости пар-ов модели регрессии.

Если проверка в целом осущ-ся, то выдвигается основная гипотеза вида Н0:R(y,xi)=0, утверждающая, что коэф-т множ. корреляции является незначимым, и, следовательно, модель множ. регрессии в целом также является незначимой.

Обратная или конкурирующая гипотеза вида Н1:R(y,xi)≠0 утверждает, что коэф-т множ. корреляции является значимым, и, следовательно, модель множ. регрессии в целом также является значимой.

Данные гипотезы проверяются с помощью F-критерия Фишера-Снедекора. Наблюдаемое значение F-критерия (вычисленное на основе выборочных данных) сравнивают со значением F-критерия, кот. опр-ся по таблице распределения Фишера-Снедекора, и называется критическим.