а) Каждый из регрессоров значим на уровне значимости 10%. б) Гипотеза о незначимости коэффициента при переменной х1
б) Гипотеза о незначимости коэффициента при переменной х1 отвергается на уровне значимости 5%.
в) Коэффициент при переменной х2 не является значимым на уровне значимости 10%.
а) Когда мы говорим, что каждый из регрессоров значим на уровне значимости 10%, то это означает, что каждая независимая переменная имеет важное влияние на зависимую переменную в нашей модели. Уровень значимости в 10% означает, что мы допускаем вероятность ошибки в 10% при отклонении нулевой гипотезы (гипотезы о том, что регрессор не оказывает влияния). Для каждого регрессора в модели, нулевая гипотеза должна быть отвергнута на данном уровне значимости.
б) Когда мы говорим, что гипотеза о незначимости коэффициента при переменной х1 отвергается на уровне значимости 5%, то это означает, что переменная х1 имеет статистическую значимость в нашей модели. Уровень значимости в 5% означает, что мы допускаем вероятность ошибки в 5% при отклонении нулевой гипотезы.
в) Когда мы говорим, что коэффициент при переменной х2 не является значимым на уровне значимости 10%, то это означает, что переменная х2 не имеет статистической значимости в нашей модели. Уровень значимости в 10% означает, что мы допускаем вероятность ошибки в 10% при принятии нулевой гипотезы (гипотезы о том, что коэффициент равен нулю).
Пример использования:
а) Все регрессоры в нашей модели — значимы на уровне значимости 10%, поэтому все они оказывают влияние на зависимую переменную.
б) Гипотеза о незначимости коэффициента при переменной х1 отвергается на уровне значимости 5%, что означает, что переменная х1 имеет статистическую значимость и оказывает влияние на зависимую переменную.
в) Коэффициент при переменной х2 не является значимым на уровне значимости 10%, что означает, что переменная х2 не оказывает статистически значимого влияния на зависимую переменную.
Совет:
Чтобы лучше понять результаты регрессии и признаки значимости, рекомендуется изучить базовые понятия статистики и регрессионного анализа. Ознакомление с понятиями уровня значимости, тестовых статистик и гипотез поможет вам лучше осознать значения, представленные в результатах.
Задание для закрепления:
Если у нас есть регрессионная модель с переменными х1, х2, х3, и все они значимы на уровне значимости 5%, какое влияние оказывает каждая из переменных на зависимую переменную?