Значения дополнительной регрессионной статистики для степенной зависимости

1,02561471	1,042673367	0,999783949	40,11113654
0,00434447	0,05931261	0,000593824	0,252486313
0,956034689	0,012758441
28,9936066	4
0,014158547	0,000651111

При анализе F-статистики определяется, является ли этот результат расчета (с высоким значение R2) случайным или нет. Если F-наблюдаемое больше, чем F-критическое, то взаимосвязь между переменными имеется. F-критическое можно получить из таблицы F-критических значений в справочнике по математической статистике. Для того чтобы найти это значение, используем односторонний тест, например, величину Альфа равную 0,05, а для числа степеней свободы (обозначаемых обычно v1 и v2), в нашем случае v1 = k = 3 и v2 = n - (k + 1) = 8 - (3 + 1) = 4, где k – это число переменных, а n – число точек данных. Из таблицы справочника F-критическое равно 6,59.

F-наблюдаемое равно 25,72886281 при линейном тренде, 28,9936066 при степенном. И то и другое больше, чем F-критическое (6,59). Следовательно, полученные регрессионные уравнения подходят для предсказания оценочной стоимости недвижимости.

И при линейной, и при степенной зависимости удовлетворяются требования принятия решений по статистическим показателям. В нашем случае целесообразнее взять за основу уравнение с большим значением R2 и F-статистикой. Этому условию удовлетворяет степенная зависимость.

Ответ: цена 1 кв.м равна 49,637 тыс.руб.

1 Грибовский С.В., Сивец С.А. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества: учеб.пособие / под ред. С.В. Грибовского, М.А. Федотовой. М.: Финансы и статистика, 2008. 368 с.

2 Теория статистики: учебник/под ред. проф. Р.А. Шмойловой. 3-е изд., перераб. М.: Финансы и статистика, 2002. 560 с.