Чтобы оценить значимость коэффициентов множественной регрессии в Excel, можно использовать, например, следующие методы:

• Сравнение P-значения с заданным уровнем значимости. 14 Если P-значение меньше уровня значимости (например, 0,05), то коэффициент регрессии считается значимым при этом уровне. 1
• Сравнение наблюдаемых значений t-статистик с критическими. 1 Для этого нужно найти критическое значение с помощью статистической функции, например, «СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х». 1 Если наблюдаемые значения t-статистик выше критического значения при заданном уровне значимости, то коэффициенты регрессии считаются статистически значимыми. 1
• Сравнение расчётного значения F-статистики с её критическим значением. 4 Если расчётное значение F больше критического, то нулевая гипотеза о незначимости уравнения регрессии отклоняется, и уравнение считается значимым. 4 Если значение F меньше критического, то нулевая гипотеза не может быть отклонена, и уравнение незначимо. 4

Для вычисления коэффициентов множественной регрессии в Excel можно использовать функцию «ЛИНЕЙН». 13