Как t-тест используется для определения значимости переменных в линейной регрессии?

T-тест используется для определения статистической значимости отдельных переменных в моделях линейной регрессии. vitalflux.com С его помощью можно проверить гипотезы об отдельных числовых значениях коэффициентов регрессии и о значениях их линейных комбинаций. lib.tsu.ru

Процесс включает несколько шагов: lib.tsu.ru

1. Формулировка пары гипотез. lib.tsu.ru Например, проверяется предположение о том, что независимая переменная не влияет на зависимую. lib.tsu.ru
2. Определение табличного значения t-критерия для заданного уровня значимости. lib.tsu.ru
3. Вычисление значения t-статистики. lib.tsu.ru Оно показывает, насколько оценённый коэффициент отличается от предполагаемого значения. vitalflux.com
4. Сравнение величины t-статистики с табличным значением t-критерия. lib.tsu.ru
5. Вывод о возможности принятия гипотезы. lib.tsu.ru

Если t-тест показывает, что гипотеза отвергается, это означает, что независимая переменная влияет на зависимую. lib.tsu.ru Если t-статистика попадает в область принятия гипотезы, то тест не отвергает её. lib.tsu.ru

Также t-тесты позволяют:

• построить доверительные интервалы для коэффициентов регрессии и прогнозных значений зависимой переменной; lib.tsu.ru
• сравнить значимость разных переменных в модели. vitalflux.com