Контрольная работа: Прогнозирование на основе регрессионных моделей
-------------+----------------------------------------------------------------
lnud | -.2065493 .0898758 -2.30 0.035 -.3970775 -.0160212
korm1 | -5.156249 5.939941 -0.87 0.398 -17.74836 7.435864
ves1 | 1.094516 6.895036 0.16 0.876 -13.52231 15.71134
_cons | 2.109487 .8816345 2.39 0.029 .2405058 3.978469
------------------------------------------------------------------------------
Так же как и в предыдущих моделях, значение R-квадрата хорошее, уравнение значимо по F-критерию Фишера, но одновременно с этим параметры при переменных korm1, ves1 с P-значениями 0.398 и 0.876 соответственно не значимы по t-критерию Стьюдента. Также отбросим эту модель.
Построим модель вида: 
. reg sst lnud1 korm ves1
Source | SS df MS Number of obs = 20
-------------+------------------------------ F( 3, 16) = 10.60
Model | .032029999 3 .010676666 Prob > F = 0.0004
Residual | .016120951 16 .001007559 R-squared = 0.6652
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6024
Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03174
------------------------------------------------------------------------------
sst | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnud1 | 15.74117 6.497854 2.42 0.028 1.966333 29.516
korm | .0027978 .0025644 1.09 0.291 -.0026386 .0082341
ves1 | .0207899 6.780318 0.00 0.998 -14.35284 14.39442
_cons | -1.732706 .8136604 -2.13 0.049 -3.457589 -.0078235
------------------------------------------------------------------------------
R-квадрат хорош- 0,665, уравнение значимо согласно F-критерию Фишера. Но при этом параметры при переменных korm, ves1 с P-значениями 0.291 и 0.998 соответственно не значимы по t-критерию Стьюдента. Также отбросим эту модель.
Рассмотрим модель: 
. reg sst lnud1 korm1 ves
Source | SS df MS Number of obs = 20
-------------+------------------------------ F( 3, 16) = 10.31
Model | .031738225 3 .010579408 Prob > F = 0.0005