Статистический анализ модели

Для того чтобы оценки и параметров уравнения регрессии обладали адекватностью ряд остатков должен удовлетворять следующим требованиям:

1. математическое ожидание равно нулю (критерий нулевого среднего);

2. величина является случайной переменной (критерий серий);

3. значения независимы между собой (критерий Дарбина-Уотсона);

4. дисперсия постоянна: для всех i, j (тест Гольдфельда-Квандта);

5. Остатки распределены по нормальному закону (свойство используется для проверки статистической значимости и построения доверительных интервалов при прогнозировании)

Отметим, что аппроксимировать уравнением парной регрессии у на х, имеет смысл только в том случае, если существует достаточно тесная статистическая зависимость между случайными величинами и линейный коэффициент корреляции является значимым, что и имеет место в рассматриваемом примере.