В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров. С этой целью по каждому из параметров определяется его стандартная ошибка: mb и ma .
,
(8.2)
где S2 – остаточная дисперсия на одну степень свободы.
Величина стандартной ошибки совместно с t-распределением Стьюдента при n-2 степенях свободы применяется для проверки существенности коэффициента регрессии.
При гипотезе Н0: b-b0=0, t-статистика выглядит следующим образом:
Значение сравнивается с табличным значением при определенном уровне значимости и числе степеней свободы (n-2).
Если фактическое значение t-критерия превышает табличное, то гипотезу о несущественности коэффициента регрессии можно отклонить.
Процедура оценивания существенности параметраа не отличается от уже рассмотренной для коэффициента регрессии.
