NED365181NED

10 ответствующего коэффициента и, наоборот, отклонение какой-либо из гипотез означает, что соответствующий коэффициент статистически значим. Правило проверки значимости коэффициента i b : 1) Если табл b t t i  , то 0 : 0  i H  следует отклонить и, следовательно, при- знать коэффициент i b статистически значимым. 2) Если табл b t t i  , то 0 : 0  i H  следует принять и, следовательно, при- знать коэффициент i b статистически незначимым. Статистика i i b i b m b t  при выполнении гипотезы 0 : 0  i H  распределена по закону Стьюдента с 1  kn степенями свободы. Коэффициент табл t выбирается из таблиц распределения Стьюдента с 1  kn степенями свободы как критическая точка, соответствующая двусто- ронней критической области с уровнем значимости 5% Правило проверки значимости коэффициента a : 1) Если табл a t t  , то 0 : 0   H следует отклонить и, следовательно, при- знать коэффициент a статистически значимым. 2) Если табл a t t  , то 0 : 0   H следует принять и, следовательно, при- знать коэффициент a статистически незначимым. Статистика a a m a t  при выполнении гипотезы 0 : 0   H распределена по закону Стьюдента с 1  kn степенями свободы. Коэффициент табл t выбирается из таблиц распределения Стьюдента с 1  kn степенями свободы как критическая точка, соответствующая двусто- ронней критической области с уровнем значимости 5%. Надежность статистических выводов может оказаться не слишком высо- кой даже при условии статистической значимости множественной регрессии. Конечно, построенная множественная регрессия может использоваться только при условии статистической значимости множественной линейной регрессии