В чем заключается суть статистической оценки достоверности параметров уравнения регрессии?

Суть статистической оценки достоверности параметров уравнения регрессии заключается в том, чтобы установить, соответствует ли аналитическая модель, выражающая зависимость между переменными, экспериментальным данным, и достаточно ли включенных в уравнение объясняющих переменных для описания зависимой переменной. e.vyatsu.ru

Некоторые методы, которые используются для такой оценки:

• F-критерий Фишера. e.vyatsu.ru С его помощью оценивают значимость уравнения регрессии в целом. e.vyatsu.ru Для этого сравнивают эмпирическое (найденное по формуле) значение критерия с критическим значением, которое определяют по статистической таблице. e.vyatsu.ru Если эмпирическое значение меньше критического, то уравнение регрессии считается статистически незначимым. e.vyatsu.ru
• t-критерий Стьюдента. e.vyatsu.ru math.semestr.ru Применяется для проверки существенности коэффициента регрессии. e.vyatsu.ru Для этого величина коэффициента сравнивается с его стандартной ошибкой. e.vyatsu.ru Если фактическое значение t-критерия больше табличного (по модулю), то основную гипотезу отвергают и считают, что параметр значимо отличается от нуля. math.semestr.ru Если фактическое значение меньше табличного (по модулю), то нет оснований отвергать основную гипотезу. math.semestr.ru
• Коэффициент детерминации. nafi.ru main.isuct.ru Показывает, какую долю изменчивости зависимой переменной объясняет независимая переменная (регрессионная модель). nafi.ru Чем ближе коэффициент к 1, тем выше качество регрессионной модели. nafi.ru