ВУЗ:
Составители:
− Intercept – Оценка свободного члена регрессии. Значение коэффициента b
0
в
уравнении регрессии.
− Std. Error – Стандартная ошибка оценки свободного члена. Стандартная ошибка
коэффициента b
0
в уравнении регрессии.
− t(df) and p-value – Значение t-критерия и уровня р. t-критерий используется для
проверки гипотезы о равенстве нулю свободного члена регрессии.
− F – значения F-критерия.
− df – Число степеней свободы F-критерия.
− p – уровень значимости.
В рассматриваемом примере значение коэффициента детерминации RI = 0,929, что
значит, что построенная регрессия объясняет 92,9 % разброса значений ЦЕНА
относительно среднего.
Для проверки значимости регрессии используют F-критерий. В данном случае этот
критерий используется для проверки гипотезы, утверждающей, что между зависимой
переменной ЦЕНА и независимой переменной ВОЗРАСТ нет линейной зависимости, т.е. b
1
= 0 против альтернативы b
1
≠ 0. Большое значение F-критерия: F = 157,0486 и уровень
значимости р = 0,0000 показывает, что построенная регрессия высоко значима.
При нажатии на кнопку Regression summary – Краткие результаты регрессии на экране
появляется электронная таблица с результатами анализа (рис. 10).
В третьем столбце этой таблицы расположены оценки неизвестных параметров модели:
Рис. 10 Таблица с результатами анализа
В третьем столбце этой таблицы расположены оценки неизвестных параметров модели:
b
0
= 1,143891,
b
1
= 0,034652,
т.е. модель имеет вид
ЦЕНА_ЛОГ = 0,034652 ⋅ ВОЗРАСТ + 1,143891.
