Выполнение дисперсионного анализа выбранной модели регрессии

Таблица 8 – Дисперсионный анализ для второго варианта регрессии

Source	Sum of Squares	Df	Mean Square	F-Ratio	P-Value
Model	0,0918593	1	0,0918593	6441,20	0,0000
Residual	0,000684538	48	0,0000142612
Total (Corr.)	0,0925439	49

Значение вычисленного уровня значимости _выч (P-Value) = 0,0000, меньшее 0.5, говорит о том, что подобранная модель является адекватной.

Значение коэффициента детерминации R² (R-Squared) = 99,2449%, больше 80%, свидетельствует о высокой степени информативности многофакторной модели регрессии.

Вывод:

В результате проведенных исследований, установлены зависимости выходной переменной y от параметров x₁ и x₂.Найдена окончательная модель регрессии:

y = 1,41443 + 0,0580632*X1 X2

Данная модель с доверительной вероятностью 99% адекватна – значение F-отношения равно 6441,20, а его вычисленный уровень значимости _выч = 0,0000 < 0,01. Величина R²=99,2449% > 80%, что говорит о высокой информационной способности линейной модели.