Для двухфакторной модели линейной регрессии, построенной на основе 20 измерений, значение индекса множественной

Название: Общий критерий Фишера для двухфакторной модели линейной регрессии

Объяснение: Общий критерий Фишера используется для проверки значимости модели линейной регрессии, основанной на двух или более факторах. Он позволяет оценить, насколько хорошо модель подходит для описания данных. Значение индекса множественной детерминации R2 представляет собой долю общей изменчивости зависимой переменной, объясненную моделью. В данном случае, R2 равно 0,80, что означает, что 80% изменчивости зависимой переменной объяснено моделью.

Общий критерий Фишера (F-статистика) вычисляется как отношение объясненной дисперсии (квадрат суммы регрессии, SSR) к необъясненной дисперсии (остаточная дисперсия, SSE), умноженное на соответствующие степени свободы. Формула для расчета F-статистики:

F = (SSR / k) / (SSE / (n - k - 1)),

где SSR - объясненная сумма квадратов, k - число факторов в модели, SSE - сумма квадратов остатков, n - число наблюдений.

Для данной задачи, нам известно только значение R2. Чтобы найти значение общего критерия Фишера, нам необходимо иметь более детальную информацию о модели, включая число факторов и количество наблюдений. Без этой информации невозможно точно определить значение общего критерия Фишера.

Совет: Чтобы лучше понять и освоить общий критерий Фишера, рекомендуется ознакомиться с основами линейной регрессии и изучить формулы, используемые для расчета. Также полезно практиковаться в решении задач на определение F-статистики по данным из условия.

Практика: Для расчета общего критерия Фишера необходимо знать дополнительные значения, такие как число факторов (k) и количество наблюдений (n). Предоставьте эту дополнительную информацию, чтобы я мог рассчитать значение общего критерия Фишера.