Проверка значимости коэффициентов парной корреляции, используя t - критерий Стьюдента

	Y	Z1	Z2	t
Y	1
Z1	2,40	1
Z2	15,33	2,56	1
t	4,75	7,06	4,34	1

Т. к. t_{расчетное}>t_табл., где t_табл.=2,101, то условие выполняется и коэффициенты парной корреляции признаются значимыми.

4. Определение параметров уравнения регрессии. Построение уравнения регрессии

Произведем построение уравнения регрессии уравнения вида (2). Для построения статистической модели, характеризующей значимость и точность найденного уравнения регрессии, используем табличный процессор "Excel", применив команды "Сервис" -"Анализ данных" - "Регрессия".

В диалоговом окне "Регрессия" в поле "Входной интервал Y" вводим данные по ставкам рефинансирования Центробанка, включая название реквизита. В поле "Входной интервал X" вводим данные по уровню безработицы и инфляции, полученных в результате замены переменной. При этом вводимые данные должны находиться в соседних столбцах. Затем устанавливаем флажки в окне "Метки". Установим переключатель "Новый рабочий лист" и поставим флажок в окошке "Остатки". После всех вышеперечисленных действий нажимаем кнопку "ОК" в диалоговом окне "Регрессия". Далее производим форматирование полученных результатов расчета коэффициентов уравнения регрессии и статистических характеристик. Получаем следующие таблицы:

Таблица №4

Регрессионная статистика
Множественный R	0,98
R-квадрат	0,95
Нормированный R-квадрат	0,94
Стандартная ошибка	0,61
Наблюдения	20

Таблица №5

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	3,00	288,01	96,01	103,54	1,08
Остаток	16,00	14,84	0,93
Итого	19,00	302,85

Таблица №6

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	19,75	1,54	12,80	8,05	16,48	23,02	16,48	23,02
Z1	12,59	6,00	2,25	0,04	0,73	24,46	0,73	24,46
Z2	1,52	0,15	10,12	2,31	1,20	1,83	1,20	1,83
T	-0,25	0,09	-2,68	0,02	-0,44	-0,05	-0,44	-0,05

Таблица №7