Н0: регрессионная модель статистически не надежна по параметрам на уровне значимости 5%

		Критерий Стьюдента (5%)
	Коэффициенты	t-статистика	P-Значение
a	62,11019998	ta = 8,0215855	5,35484E-07	<0,05
IRR(x1)b	0,367221741	tb = 4,9081417	0,000157579	<0,05

Здесь, величины и - случайные ошибки параметров линейной регрессии.

Полученные значения критерия сравниваются с табличным значением на уровне значимости .

Если , то гипотеза Н₀ отклоняется, то есть параметр статистически надежен.

Если , то гипотеза Н₀ отклоняется, то есть коэффициент регрессии статистически надежен.

Запишем уравнение регрессии:

Экономический смысл параметра регрессии b:

Если значение фактора увеличится на 1%, то значение изучаемого показателя увеличится на 0,367%.

4. АНАЛИЗ ОСТАТКОВ (предпосылки МНК):

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное y^(X1)=a+bX1	Остатки e(i)=y(i)-y^(i)
	81,79328532	-7,193285325
	111,5015242	-15,80152421
	99,97076153	5,829238474
	101,7701481	-2,570148059
	97,69398673	3,706013271
	100,1176502	0,282349778
	97,76743108	4,432568923
	97,17987629	4,420123709
	100,0074837	-0,2074837
	101,549815	1,750184986
	97,54709803	1,452901968
	113,3743551	6,925644912
	82,45428446	-5,454284459
	107,021419	-10,52141896
	99,89731718	8,002682823
	102,2108141	-1,810814148
	96,18837759	5,911622411
	100,1543724	0,845627604

АНАЛИЗ ОСТАТКОВ (предпосылки МНК):

ПЕРВАЯ ПРЕДПОСЫЛКА:

Ряд остатков должен быть случайной величиной.-

Проверяется по критерию поворотных точек – график остатков должен иметь много локальных экстремумов.

Количество локальных экстремумов графика - р

Критическое значение локальных экстремумов – р₀

Если , то предпосылка выполняется.

ВТОРАЯ ПРЕДПОСЫЛКА:

Математическое ожидание остатков равно нулю-

ТРЕТЬЯ ПРЕДПОСЫЛКА:

Гомоскедастичность остатков –

- Критерий ГОЛЬДФЕЛЬДА-КВАНДТА:

1. Упорядочить наблюдения изучаемых показателей по мере роста фактора (использовать СОРТИРОВКУ).