Среднеквадратическая ошибка модели определяется как в парной регрессии.
Частный F=критерий Фишера ( Cлужит мерой для оценки включения фактора в модель. Пусть дана множественная модель с 2-мя факторными переменными, тогда частный
Н0: включение фактора хi после хi+1 нецелесообразно 2.
3. Fтабл (α, k1, k2) 4. Сравниваем наблюдаемое и табличное значения. Делаем вывод: Если Fнабл> Fтабл, то нулевая гипотеза отклоняется и делается вывод о том, что дополнительное включение фактора х1 после фактора х2 статистически оправдано (целесообразно). Если Fнабл<Fтабл, то нулевая гипотеза принимается и делается вывод о том, что дополнительное включение фактора х1 после фактора х2 статистически не оправдано (нецелесообразно). Взаимосвязь показателей частного коэффициента корреляции, частного F-критерия и t-критерия Стьюдента для коэффициентов чистой регрессии может использоваться в процедуре отбора факторов: отсев факторов при построении уравнения регрессии методом исключения можно осуществлять, исключая на каждом шаге фактор с наименьшим значением частного коэффициента корреляции и частного F-критерия при условии, что коэффициент при этом фактро статистически значим по t-критерию Стьюдента.
|
)
и 
позволяют оценит целесообразность включения в уравнение регрессии фактора х1 после фактора х2 и х2 после х1 соответственно.
