В программе GRETL предусмотрена визуализация значимости коэффициентов при отдельных регрессорах на разных уровнях значимости. Для этого справа от каждого регрессора расположены звездочки:
• Наличие одной звездочки говорит о том, что коэффициент значим только на 10 %-ном уровне.
• Наличие двух звездочек говорит о значимости коэффициента на 5 %-ном уровне.
• Три звездочки информируют о значимости коэффициента на 1 %-ном уровне.
• Отсутствие звездочек говорит о незначимости коэффициента на 10 %-ном уровне.
Мы проверили незначимость коэффициентов при всех регрессорах, включенных в модель. Если мы хотим ориентироваться на 5 %-ный уровень значимости, то нужно удалить переменную
Рис. 4.4
В открывшемся окне выделяем переменную
Рис. 4.5
Обновленная модель представлена на рис. 4.6.
Рис. 4.6
Как видно из распечатки, все коэффициенты регрессии в обновленной модели значимы на 1 %-ном уровне (следовательно, и на 5 %-ном уровне они тоже значимы). Возможности t-теста не ограничиваются только проверкой незначимости коэффициентов при регрессорах. На самом деле проверка незначимости коэффициента является частным случаем проверки равенства коэффициента при регрессоре конкретному значению [2, 3].
Разберем это на примере. Проверим, а можем ли мы округлить коэффициент при переменной
Для проверки такого рода гипотезы уже нельзя воспользоваться рассчитанным в GRETL значением t-статистики, а также р-значением, поэтому вычислим значение t-статистики для переменной
Сравниваем расчетную статистику и критическую и получаем, что
Проверить, может ли коэффициент при регрессоре равняться заданному значению, позволяет также доверительный интервал [2, 3].
Используя данные из распечатки на рис. 4.6,