Выполнение дисперсионного анализа выбранной модели регрессии

Таблица 8 — Дисперсионный анализ для второго варианта регрессии

Source	Sum of Squares	Df	Mean Square	F-Ratio	P-Value
Model	49,9973	1	49,9973	1066,93	0,0000
Residual	2,15559	46	0,0468607
Total (Corr.)	52,1529	47

Значение вычисленного уровня значимости _выч (P-Value) = 0,0000, меньшее 0.5, говорит о том, что подобранная модель является адекватной.

Значение коэффициента детерминации R² (R-Squared) = 95,8668%, больше 80%, свидетельствует о высокой степени информативности многофакторной модели регрессии.

Вывод: в результате проведенных исследований, установлены зависимости выходной переменной y от параметров x₁ и x₂.Найдена окончательная модель регрессии:

Y = 6,98749 + 0,00134475*x1x2

Данная модель с доверительной вероятностью 96% адекватна – значение F-отношения равно 1066,93 , а его вычисленный уровень значимости _выч = 0,0000 < 0,01. Величина R²=95,8668% > 80%, что говорит о высокой информационной способности линейной модели.