![](images/books/602/image265.png) = ![](images/books/602/image277.png) ≈ 0,066746 ![](images/books/602/image267.png) = ![](images/books/602/image278.png) ≈ 1,6177 ![](images/books/602/image269.png) = ![](images/books/602/image279.png) ≈ 36,45536
Расчетные значения t - критерия Стьюдента вычисляем по формулам (2.23), (2.24) и (2.25):
![](images/books/602/image280.png) = ![](images/books/602/image281.png) *![](images/books/602/image282.png) ≈ 149,2338
![](images/books/602/image257.png) = ![](images/books/602/image283.png) *![](images/books/602/image284.png) *1,6177 ≈ 1,733362
![](images/books/602/image262.png) = ![](images/books/602/image285.png) *![](images/books/602/image284.png) *36,45536≈ 16,31342
По таблице распределения Стьюдента для числа степеней свободы 20-2=18 и уровня значимости 0,05 находим критическое значение t-критерия (приложение Б). ![](images/books/602/image286.png) = 1,734
Расчетное значение для параметров ![](images/books/602/image252.png) и ![](images/books/602/image261.png) больше табличного, поэтому они признаются значимыми.
Оценим точность прогноза показателя y, использую коэффициент несоответствия Тейла по формуле (2.19):
![](images/books/602/image214.png) = ![](images/books/602/image287.png) ≈ 0,0229
По полученным значениям коэффициента Тейла можно сделать вывод, что результаты прогнозирования близки к фактическим.
Спрогнозируем динамику выходного показателя y с помощью множественного уравнения регрессии.
|