Оценка значимости параметров взаимосвязи. Получив оценки корреляции и регрессии, необходимо проверить их на соответствие истинным параметрам взаимосвязи.

Получив оценки корреляции и регрессии, необходимо проверить их на соответствие истинным параметрам взаимосвязи.

Существующие программы для ЭВМ включают, как правило, несколько наиболее распространенных критериев. Для оценки значимости коэффициента парной корреляции рассчитывают стандартную ошибку коэффициента корреляции:

. (162)

В первом приближении нужно, чтобы . Значимость r_xy проверяется его сопоставлением с , при этом получают:

, (163)

где t_расч. – так называемое расчетное значение t-критерия.

Если t_расч. больше теоретического (табличного) значения критерия Стьюдента (t_табл.) для заданного уровня вероятности и (n – 2) степеней свободы, то можно утверждать, что r_xy значимо.

Подобным же образом на основе соответствующих формул рассчитывают стандартные ошибки параметров уравнения регрессии, а затем и t-критерии для каждого параметра. Важно опять-таки проверить, чтобы соблюдалось условие t_расч. > t_табл.. В противном случае доверять полученной оценке параметра нет оснований.

Вывод о правильности выбора вида взаимосвязи и характеристику значимости всего уравнения регрессии получают с помощью F-критерия, вычисляя его расчетное значение:

, (164)

где n – число наблюдений;

т – число параметров уравнения регрессии.

F_расч. также должно быть больше F_теор. при V₁ = (m – 1) и V₂ = (n – m) степенях свободы. В противном случае следует пересмотреть форму уравнения, перечень переменных и т.д.