Какие практические выводы можно сделать из незначимости свободного члена уравнения регрессии?

Т.к. константа незначима, то ее значение можно принять равной нулю, т.е. предположить, что связь между переменными пропорциональная. В этом случае уравнение будет оцениваться маленько другими способами, но опять же с помощью МНК.

72. Коэффициент b₂ в оцениваемой регрессии оказался положительным, но незначимым. Следует ли отсюда, что коэффициент β₂ в гипотетической (теоретической) регрессии также положителен? Почему?

Нет, не следует, так как мы получаем только оценки, а они могут быть неточными.

73. Коэффициент b₂ в оцениваемой регрессии оказался положительным, и значимым. Следует ли отсюда, что коэффициент β₂ в гипотетической (теоретической) регрессии также положителен? Почему?

Необязательно.

Это будет так, если в доверительный интервал (который строится относительно фактических данных) войдет только отрезок из положительных чисел.

Если же одна из границ захватит отрицательные числа, то необязательно коэффициент в теоретической регрессии также будет положительным.

Почему по величине коэффициента регрессии нельзя судить о силе связи двух переменных?

Нельзя судить, потому что коэффициент регрессии дает оценку отношения изменения фактора У к вызвавшему это изменение значению фактора Х, а никак не показывает силу связи между двумя переменными. Коэффициент регрессии показывает на какую величину в среднем изменяется результативный признак у при изменении факторного признака Х на единицу.

Почему положительный результат проверки на значимость не позволяет обосновать теоретическую модель регрессии?

Потому что это только один из аргументов. Если коэффициент значим, то это хорошая новость, но это не дает никаких гарантий. Может возникнуть много других проблем, например, коэффициент может оказаться смещен из-за пропуска существенных переменных в модели.

Поиск по сайту: