ja tegelikke y väärtuste erinevust. Selliseks statistikuks on F-statistik, ning seda (ja selle kriitilist väärtust) leitakse järgmisi valemeid kasutades: Seega meie juhul s2ad = 3,61 2 sad F = 2 = 1,719 sy d = 2 (oluliste parameetrite arv on 2) f1 = 5 2 = 3 f2 = 7 1 = 6 Fkr = F0,95 (3, 6) = 4,534 F < Fkr, seega võtame null-hüpoteesi vastu (mudel on adekvaatne) 11.5 Leida mudeli poolt prognoositava väljundi usaldusvahemikud punktides x = 1,x = 3 ja x = 5 Usaldusvahemikute leidmiseks peame leidma prognoositava y dispersiooni ja t-statistikut. Neid leiame kasutades järgmisi valemeid: Esiteks leiame t-statistikut f=6 t0,975(6) = 2,447 Nüüd leiame s(), y, ja usaldusvahemikud: x 1 3 5 s() 1,05 0,65 1,14 y 2,58 1,59 2,79 y -1,15 5,57 10,11 1,43 7,16 12,90 + y 4,01 8,75 15.68 P(-0,95 < y(1) < 4,67) = 0,95
Usaldusvahemikud on järgmised: P(3,16 1,09 < b1 < 3,16 + 1,09) = 95% P(2,07 < b1 < 4,25) = 95% P(2,37 2,62 < b0 < 2,37 + 2,62) = 95% P( 0,25 < b0 < 4,99) = 95% 11.3 Kontrollida mudeli liikmete olulisust b1 > b1 3,16 > 1,09, seega b1 on oluline b0 b0 2,37 < 2,62, seega b0 ei ole oluline 11.4 Kontrollida mudeli adekvaatsust F < Fkr, seega võtame null-hüpoteesi vastu (mudel on adekvaatne) 11.5 Leida mudeli poolt prognoositava väljundi usaldusvahemikud punktides x=1, x=3, x=5 Usaldusvahemikute leidmiseks peame leidma prognoositava y dispersiooni ja t-statistikut. Neid leiame kasutades järgmisi valemeid: Punktis x = 1 Punktis x = 3 Punktis x = 5 11.6 Regressioonisirge graafik koos katsepunktide ja p.11.5 leitud usaldusvahemikega. 12. Kokkuvõte. Antud töö A osas anti hinnangud valimi keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde osas. Arvutati välja dispersiooni ja keskväärtuse usaldusvahemikud. Punktis 3 kontrollitakse hüpoteese
annaabi.ee 
