Выводы-к-задачам-практикума-по-матстату (1120315)

Вывод о равенстве дисперсий

Приняв уровень значимости 95%, гипотезу о равенстве дисперсий мы отклоняем (р-значение мало)

Зависимость есть

Исходя из анализа наложения линии тренда на график,

принимаем отсутствие линейной зависимости

Выводы:

при уровне значимости 95% p-значения (0,325 и 0,491) больше 0,05 => гипотезу следует принять.

Дисперсии равны

Для 5%

р-значение меньше 2,5% - корреляция есть

Для 1%

з-значение меньше 0,5% - корреляция есть

Вывод: p-значение = 0,484846, что больше 0,025 (половина уровня значимости 5%),

поэтому принимаем гипотезу, т.е. корреляция отсутствует. Аналогично для уровня значимости 1%.

Вывод: p-значение = 0,013248, что меньше 0,025 (половина уровня значимости 5%),

поэтому отвергаем гипотезу, т.е. корреляция присутствует. В случае уровня значимости 1% p-значение

больше половины уровня значимости => гипотезу принимаем и корреляция отсутствует..

уровень значимости 5 %

P-значение 5,56Е-8 меньше, чем 0,025 (половина 5%), следовательно

гитпотезу H0 об отсутствии корреляции отклоняем

для уровня значимости 1%

P-значение 5,56Е-8 меньше, чем 0,005 (половина 1%), следовательно

гитпотезу H0 об отсутствии корреляции отклоняем

Вывод: теорию о независимости значений А и В нельзя отвергнуть

ни при уровне значимости в 5%, ни при 1%. Значения явно

скорелированы.

Значения А и С скоррелированы при уровне значимости 5%,

Но при 1% гипотеза о независимости отвергается.

Следовательно, гипотезу о независимости следует отвергннуть.

Значения В и С скоррелированы при уровне значимости 5%,

Но при 1% гипотеза о независимости отвергается.

Гипотезу о о независимости отвергаем.

Так как в доверительный интервал для свободного члена не попадает 0, постоянная систематическая ошибка присутствует

Так как в доверительный интервал для линейного коэффициента не попадает единица, линейная систематическая ошибка присутствует.

Выводы:

Так как значение R^2 (0,995697926) близко к 1, регрессию можно считать линейной.

Так как значение F >> 1, а величина значимости F очень мала, то отклонение гипотезы очень мало, а, следовательно, регрессия допустима.

Для свободного члена Р-значение = 2,01744E-08 < 0,05, следовательно, для уровня значимости 5% гипотезу о равенстве свободного члена нулю отвергаем.

Для коэффициента перед Х1 Р-значение = 9,3825Е-11 < 0,05, следовательно, для уровня значимости 5% гипотезу о равенстве данного коэффициента нулю отвергаем.

Уравнение регрессии: y = 0,872X1 - 0,605

Вывод: во всех трех случаях p-значение (2,51Е-17, 1,31Е-07, 1,34Е-07) меньше

уровня значимости 0,05 => гипотеза о том, что коэффициенты = 0 отклоняется,

т.е. y зависит от X1 и X2 по следующему закону:

y=-2,927*X1-2,917*X2+99,92

Р-значение для переменной х1 1Е-11меньше уровня значимости в 5%

Следовательно, гипотезу Н0 о значимости коэффициента X1 отвергнуть нельзя.

р-значение для Y-пересечения 0,15 больше уровня значимости в 5%, следовательно гипотезу о значимости

коэффициента Y-пересечения отвергаем.

Y=0,84707339X + 0,017190838

Вывод: для первой переменной р-значение ,000241 меньше уровня значимости в 5%, гипотезу о равенстве коэффициента нулю отклоняем.

для второй переменной р-значение 5Е-6 меньше уровня значимости в 5%, гипотезу о равенстве коэффициента нулю отклоняем..

р-значение свободного члена 1Е-16 меньше 5%, гипотезу о равенстве коэффициента нулю отклоняем.

Влияние обеих примесей значимо.

Уравнение регрессии:

Y = 1,01667X1 - 1,9333X2 + 99,96833

Анализ диаграмм рассеяния показал,

что переменные А и В значимы для

определения группы

(Разнесены в пространстве наилучшим образом)