Рассчитать уравнение линейной регрессии y*(x) = ax + b. Для этого:
1. Найти оценки параметров a, b линейной регрессионной модели;
2. Построить график связи статистических рядов Х и Y (рисунок 2). На графике провести уравнение регрессии у*(x) = ах + b;
3. Вычислить дисперсию отклонения по формуле: .
4. Вычислить стандартные случайные погрешности параметров a, b
, .
5. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Для этого выдвинуть нулевую гипотезу
H0: а = 0, b = 0,
для проверки которой рассчитать критерии Стьюдента T:
Тa = a / sa, Tb = b / sb.
По статистической Таблице 2 Приложения 2 определить tкр(k, a) – критическую точку t - распределения Стьюдента при заданном уровне значимости a и числе степеней свободы k = п – 2.
Если | Тa | > tкр(k, a), то нулевая гипотеза отвергается и отклонение а от нуля носит неслучайный характер, и, следовательно, величина а значима.
Если | Тb | > tкр(k, a), то нулевая гипотеза отвергается, отклонение b от нуля носит неслучайный характер, и, следовательно, величина b значима.
Пример расчета представлен в таблице 2.
Рисунок 2 – График связи и линия регрессии для температуры поверхности
океана в ноябре и декабре (1957 – 1993 г.г.) в точке 9 (55° с.ш. 30° з.д.)
Указание: С помощью встроенной матричной статистической функции ЛИНЕЙНприложения MS Eхcel проверить правильность вычисления коэффициентов a, b линейной регрессионной модели, а также получить дополнительную статистику по регрессии.