...(ent jättes edaspidi igal juhul mõlemad liikmed mudelisse alles). Kui b0 on väiksem kui b0 muutus,
siis võib mudeli liiget lugeda mitteoluliseks, kui ei siis vastupidi. Sama kehtib ka b 1 kohta.
b0=1,724
P(-1,26 0 6 ) = 0,95 1 Hinnang b usaldusvahemik P(3,16 - 1,086 0 3,16 +1,086 ) = 0,95 P(2,074 0 4,246 ) = 0,95 10.3 kontrollida mudeli liikmete olulisust ...(ent jättes edaspidi igal juhul mõlemad liikmed mudelisse alles) Kui b0 on väiksem kui b0 muutus, siis võib mudeli liiget lugeda mitteoluliseks, kui ei siis vastupidi. Sama kehtib ka b1 kohta. b0 = 2,37 < b0 = 3,63 = mitteoluline b1 = 3,16 > b1 = 1,086 = oluline 10.4 kontrollida mudeli adekvaatsust Advekaatsust kontrollitakse F statistikuga N 1 2 sad = ( yi - (b0 + b1 xi )) 2 N - d j =1 ,kus d on oluliste liikmete arv ehk 1 Arvutuse tegin Excelis 2 sad = 3,8949... 3,9 F-statistik (arvutustlik) on: s2 3,9 F= 2A = 2,03 s ( y ) 1,92 Tabelist saadud Fkr on Fkr = F1- ( N -d , w -1) = F0 , 95 ( 4,6) = 4,53 Siit järeldame, et kuna kriitiline väärtus on suurem kui arvutuslik väärtus, siis mudel on
VÕRKGRAAFIK HOMOMORFISM ÜHESUUNALINE VASTAVUS 69 REGRESIOONVÕRRAND Y = a0 + a1x1 + a2x2 + ... MUST KAST NÄITED X1 Y X2 X3 JOONIS 6.5. MUST KAST MUDELI ADVEKAATSUST- VASTAVUSASTE OBJEKTILE ADEKVAATSUSE MÕÕTMISE VÕIMALUSED. KORRELATSIOON Y . . .. . . . . . JOONIS 6.1.6 .. . X Y=a+bX r x y = 0 - !,0 Y YYY Y = a + bx .
annaabi.ee 
