Що таке t-статистика для множинної регресії?
Тестова статистика t дорівнює bj/сbj, оцінка параметра, поділена на його стандартне відхилення. Це значення відповідає розподілу t(n-p-1), коли в модель включено p змінних.
Як і у випадку простої регресії, t-відношення вимірює, на скільки стандартних помилок коефіцієнт відхиляється від 0. Отже, використовуючи t-модель Стьюдента, ми можемо використовувати її P-значення, щоб перевірити нульову гіпотезу про те, що справжнє значення коефіцієнта дорівнює 0.
Коефіцієнти – значення нахилу лінії регресії. Standard Error – стандартна похибка нахилу, sb = sy∙x / (ssx * SQRT(n-1)) t-Stat = b/s. P-значення = T.
Загалом, t-статистика 2 або вище вважається статистично значущим.
t-статистика також використовується для обчислення p-значення, яке представляє ймовірність спостереження різниці (або більш екстремальної різниці) випадково.. Якщо p-значення нижче певного порогу (часто 0,05), це означає, що спостережувана різниця є статистично значущою.
Тестова статистика t є дорівнює bj/sbj, оцінка параметра, поділена на його стандартне відхилення. Це значення відповідає розподілу t(n-p-1), коли в модель включено p змінних.