Даем, что коэффициент проходит правило двух (модификацию t-теста) и счи-

тается статистически значимым, мы оставляем себе 5%-ную вероятность

Ошибки.

Другим важным статистическим показателем, который используется для

Оценки результатов регрессии, является коэффициент смешанной корреляции,

или R2. Этот показатель демонстрирует, какая часть изменения зависимой пе-

Ременной вызвана изменением всех объясняющих переменных в уравнении

Регрессии. Значение этого показателя варьирует от 0 (изменение зависимой

Переменной не вызвано изменением объясняющих переменных) до 1,0 (все из-

Менение зависимой переменной вызвано изменениями объясняющих перемен-

ных). Для статистиков чем ближе R2 к 1,0, тем выше объясняющая сила регрес-

Сионного уравнения.

В нашем уравнении регрессии для пиццы R2 равняется 0,717. Это значит,

что примерно 72% изменения спроса на пиццу среди студентов колледжей вы-

Звано изменениями цены на пиццу, стоимости обучения, стоимости прохлади-

Тельных напитков и расположением колледжа. Как будет объясняться в этой

главе далее, R2 увеличивается по мере того, как в уравнении регрессии добав-

Ляются независимые переменные. Поэтому большинство аналитиков предпо-

Читают использовать критерий, позволяющий скорректировать количество

Независимых переменных, используемых в уравнении, чтобы уравнения с раз-