Эмпирическое упражнение с заданными выборками

Уравнение регрессии по столбцу Коэффициент, с точностью до сотых. Y = 235,2 + 2,1Х1 – 1,15Х2 – 0,25Х3. 1.2. Оцениваем значимость переменных по t-критерию (на пример на уровне 99% значимости, то есть со значимостью меньше 0,01). Для этого рассматриваем последний столбец Знач, и выявляем переменные, у которых значения меньше 0,01. Все переменные значимы. 1.3. Оцениваем значимость модели в целом по F-критерию Фишера. Для этого находим расчетное значение F = 144,0983. Далее определяем табличное значение критерия Фишера для уровня значимости 0,05. F(3-количество факторов,480-3-1) = F(3,476) = 2,62. Поскольку расчетное значение больше табличного (144,0983>2,62), уравнение регрессии значимо. 1.4. Проверка гетероскедастичности остатков. Гипотеза - дисперсия ошибок не коррелирует ни с одной переменной, входящей в модель, то есть гетероскедастичность отсутствует. Для проверки гипотезы смотрим расчетное значение проверки на гетероскедастичность на уровне значимости 0,05: Chi^2(1) = 3.771125 [0.0521]. Поскольку расчетное значение 0,0521 выше 0,05, нет оснований отвергнуть гипотезу, следовательно, считаем, что гетероскедастичность отсутствует. Отметим, что функциональная форма модели – не линейная: Функциональная форма: Chi^2(1) = 4,593664 [0.0321]. Значимость 0,0321 меньше 0,05, то есть имеются основания отвергнуть гипотезу о линейности функциональной формы модели.