Naudojam Microsof Excel funkcija LINEST

Regresinės analizės rezultatai

Beta	1,19699	0,00095	Alfa
Beta (SE)	0,12228	0,00843	Alfa (SE)
R2	0,74384	0,04988	Stand.pakl
F	95,82621	33,00000	N-2
SSR	0,23839	0,08210	SSE

Regresinei analizei atlikti naudojam Microsof Excel funkcija LINEST. Ši funkcija geresnė už dažnai naudojamą statinę regresinės analizės lentelę (gautą einant per Tools/Data Analysis/Regression) tuo, kad pakeitus pradinius duomenis regresinės analizės rezultatai taip pat keičiasi.

Iš 2.2 lentelės matyti, kad apibrėžtumo koeficiento reikšmė 0,74384 yra pakankamai didelė manyti, kad regresinis modelis yra tinkamas turimiems duomenims. Tačiau tokiai išvadai padaryti vien tik apibrėžtumo koeficiento reikšmės nepakanka. Todėl patikrinsime hipotezę apie regresijos tiesiškumą. Apibrėžkime nulinę ir alternatyviąją hipotezes: H ₀: „Regresija yra netiesinė" H j: „Regresija yra tiesinė"

Hipotezė bus tikrinama vienfaktorinės dispersijos metodu, panaudojant Fišerio kriterijų su dešine kritine sritimi

F = = ~ F (J, n - 2).

SSE

Hipotezės priėmimo sritis Fh₀ = [0, Fj-^^), kritinė sritis F_K = [Fj-^^; °o). Jei F_mt e F_K, tai H0

atmetama ir priimama H_a hipotezė, t.y. regresija yra tiesinė.