Вывод остатка

            Наблюдение Предсказанное IRT(y) Остатки     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 МОДЕЛИ:

1. Проверка значимости модели в целом на уровне надежности 5%;

2. Проверка значимости параметров модели на уровне 5%;

3. Проверка пяти предпосылок МНК.

Проведем построение и анализ линейной парной регрессии на примере взаимодействия:

IRT(y) –оборота розничной торговли,

и IRR(X₁) –реального денежного дохода на душу населения.

1. Коэффициент детерминации – R² = (r_yx)²

Регрессионная статистика
Множественный R	0,775175162
R-квадрат	0,600896532
Нормированный R-квадрат	0,575952565
Стандартная ошибка	6,5747249
Наблюдения

2. Критерий ФИШЕРА:

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

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия		1041,332324	1041,332324	24,08985457	0,000157579
Остаток		691,6321202	43,22700751
Итого		1732,964444

F = 24,08985457> F_табл=4,49 (n =18, m = 1)

Рассмотрим колонку SS:

TSS = RSS +ESS RSS >> ESS

3. Критерий СТЬЮДЕНТА:

Показывает статистическую надежность параметров регрессии: a, b