Вывод: результаты вычислений пошагово и с помощью инструмента «Регрессия» совпадают (для наглядности в «Образце решения» результаты выделены одинаковым цветом)8. Остатки на графиках и для х 1 и для х 2попадают в горизонтальную полосу. Можно высказать предположение, что они не зависят от значений 1. Упорядочим все наблюдения по возрастанию переменной х 1. Для этого скопируем табл. 1, вставим ее на свободное место листа и выделим числовые значения. В главном меню выберем Данные / Сортировка. Заполним поля ввода данных и параметров вывода диалогового окна Сортировка диапазона. В поле Сортировать по укажем столбец, содержащий значения переменной х 1. В поле Параметры отметим, что следует сортировать строки диапазона (рис. 24).
Рис. 24. Заполнение полей диалогового окна инструмента «Сортировка» В результате получим таблицу:
Рис. 25. Результат сортировки 2. Оценим отдельно регрессии, используя инструмент Регрессия, для первых n 0 = 6 и для последних n 0 = 6 наблюдений. Средние
Рис. 26. Дисперсионный анализ для первых шести наблюдений
Рис. 27. Дисперсионный анализ для последних шести наблюдений 3. Вычислим статистику Фишера:
Для нахождения критического значения распределения Фишера F кр = = F (0, 05; ν 1 = ν 2 = 6– 2 – 1) используем Статистическую функцию FРАСПОБР, для сравнения экспериментального и критического значений используем Логическую функцию ЕСЛИ (рис. 28).
Рис. 28. Результат проверки
|
, то есть дисперсия остатков гомоскедастична. Проверим эту гипотезу по критерию Гольдфелда – Квандта для фактора х 1.
наблюдений отбросим. В таблицах дисперсионного анализа для первых 
,
