T – статистика как критерий надежности

T – статистика как критерий надежности

T-статистика может подсказать, пригодно ли для прогнозирования уравнение регрессии, рассчитанное компьютерной программой: T-статистика проверяет, оказывает ли переменная X статистически значимое влияние на Y, как, например, температура воздуха – на объем продаж. Для определения данного критерия следует разделить коэффициент X на его среднеквадратичную погрешность. Если T-статистика окажется больше 2 или меньше –2, переменная X оказывает статистически значимое влияние на Y. В нашем примере критерий имеет очень высокое значение: 16431/3 367 = 4,88 (см. табл. 5.5). Поэтому аналитик делает вывод, что по температуре можно с высокой достоверностью прогнозировать объем продаж.

Модель прогнозирования подходит при высоких значениях и R, и T-статистики. Можно разработать модель более чем с одной переменной X. Мы будем иметь дело с многомерной регрессией. С ростом числа переменных увеличивается значение R. Однако прибавление числа переменных X при низком значении T-статистики приводит к неточной модели. Необходимо работать над моделью, добавляя и исключая независимые переменные, чтобы получить высокие значения R и T-статистики.