При проверке оценке значимости оцениваемого параметра регрессионной модели выдвигаются статистические гипотезы. Нулевая гипотеза H0: значение оцениваемого параметра равно нулю; альтернативная гипотеза H1: значение оцениваемого параметра отлично от нуля. При этом возможны отдельные случаи, когда …
- ✓ параметр значим с вероятностью 90 %, но незначим с вероятностью 95 %
- ✓ параметр незначим с вероятностью 99 %, но значим с вероятностью 95 %
При проверке статистически значимого отличия от нуля оценки коэффициента регрессии рассчитывают показатели значимости: стандартную ошибку, t-статистику Стьюдента и доверительные интервалы. При этом указывается вероятностью, с которой параметр является статистически значимым или незначимым. Используется, как правило, три уровня вероятности: 90 %, 95 %, 99 %. В случае, когда расчетные значения t-статистики Стьюдента близки к критическим (табличным) значениям, возможно, что параметр является значимым при более низком уровне вероятности, но незначим при более высоком уровне вероятности.
Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики : учеб. : В 2 т. Основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – 2-е изд., испр. – М. : ЮНИТИ–ДАНА, 2001. – С. 72–73.
