F-statistik: 2 s A 54,688 F= 2 = =0 , 014 s 0 3960,7 F-statistiku kriitiline väärtus (tabelist): F kr=F 1−α ( k−1, N−k )=F 0,95 ( 4,20 )=2 , 87 Hüpoteesi vastuvõtmiseks peab F < Fkr: 0,014 < 2,87 Seega võetakse hüpotees vastu ja keskväärtused loetakse hüpoteesi põhjal homogeenseteks. 9. Käsitleda valimit A aegreana pikkusega N=25, koostada selle aegrea graafik. Kontrollida olulisusenivoo 0,05 juures selle aegrea juhuslikku mediaanikriteeriumit ja käänupunktide kriteeriumi järgi. Andmed- N A Märgirida Käänupunktid 1 19 - 2 89 + k 3 32 - k 4 51 = 5 69 + k 6 30 - k 7 81 + k 8 33 -
arvandmeid. Det.kordaja alusel saab hinnata, kui, palju sõltuva muutuja hajuvusest on reg,mudeli poolt kirjeldatud. Mittelineaarse statistilise sõltuvuse korral on seose tiheduse näitajaks korrelatsiooniindeks. 3. Regressioonimudeli kui terviku ning faktorite (tegurite) statistilise olulisuse hindamine regressioonanalüüsil. Faktorite olulisuse hindamine regressioonianalüüsil - t-krit t>2, F-krit F>3. Täpsem hinnang olulisusenivoo abil, kujutab endast eksimuse tõenäosust, faktori väärtus a< 0,05. Juhuslikke suurusi isel. karakteristikud on: jaotusfunktsioon F(t), tiheduspunkt p(t), keskväärtus E(t), dispersioon D(t) jne. 4. Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused. Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused. Vähimruutude meetodil saame mitmese lineaarse regressioonivõrrandi parameetrite parimad hinnangud, kui on täidetud järgmised
annaabi.ee 
