1: Константа

2: Matr[Nkonk]

3: Matr[Smetro]

4: Matr[Speople]

5: Matr[Set]

6: Matr[Smetro]*Matr[Smetro]

7: Matr[Smetro]*Matr[Speople]

Регресоры t-статистика Значимость

7 7 -2.4362910892 [0.0164]

4 7 -2.3822591044 [0.0189]

4 4 -2.2013101449 [0.0298]

3 5 -1.1678384189 [0.2454]

5 6 -1.1169858055 [0.2664]

2 2 0.9645676373 [0.3368]

4 5 0.7993032862 [0.4258]

5 7 0.6279248175 [0.5313]

2 3 -0.5074478773 [0.6128]

2 6 -0.4898946051 [0.6252]

6 6 0.4673815189 [0.6411]

2 7 -0.451862991 [0.6522]

2 5 0.4031889494 [0.6876]

3 6 0.3811601906 [0.7038]

6 7 0.3052774518 [0.7607]

2 4 -0.1147675739 [0.9088]

4 6 0.0712829771 [0.9433]

3 7 0.0712829771 [0.9433]

3 4 *-**-* [*-**-*]

1 1 *-**-* [*-**-*]

1 2 *-**-* [*-**-*]

1 7 *-**-* [*-**-*]

3 3 *-**-* [*-**-*]

1 6 *-**-* [*-**-*]

5 5 *-**-* [*-**-*]

1 4 *-**-* [*-**-*]

1 3 *-**-* [*-**-*]

1 5 *-**-* [*-**-*]

Обычный метод наименьших квадратов

(линейная регрессия)

Зависимая переменная: Matr[Price]

Количество наблюдений: 120

Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач.

1 Константа 19318.934044 288.88939251 66.873116649 [0.0000]

2 Matr[Nkonk] -159.49920982 15.639159541 -10.198707251 [0.0000]

3 Matr[Smetro] 97.373539994 46.447695067 2.0964127467 [0.0383]

4 Matr[Speople] -73.304393865 66.815724414 -1.0971129103 [0.2750]

5 Matr[Set] -291.43234697 64.860267221 -4.4932338311 [0.0000]

6 Matr[Smetro]*Matr[Smetro]

-13.254823974 2.2451076776 -5.9038700486 [0.0000]

7 Matr[Smetro]*Matr[Speople]

10.458254092 4.6124983078 2.2673729926 [0.0253]

8 Matr[Smetro]*Matr[Speople]*Matr[Smetro]*Matr[Speople]

0.0057841303 0.0182394747 0.317121539 [0.7518]

9 Matr[Smetro]*Matr[Speople]*Matr[Speople]

-0.4017865659 0.5963470698 -0.6737461895 [0.5019]

10 Matr[Speople]*Matr[Speople]

3.5623459354 5.2304261162 0.6810813988 [0.4972]

R^2adj. = 75.558129484% DW = 2.1866

R^2 = 77.406674313% S.E. = 331.70462108

Сумма квадратов остатков: 12103075.120769

Максимум логарифмической функции правдоподобия: -861.561326647075

AIC = 14.526022111 BIC = 14.758313089

F(9,110) = 41.87438 [0.0000]

Нормальность: Chi^2(2) = 1.831703 [0.4002]

Гетероскедастичность: Chi^2(1) = 3.06547 [0.0800]

Функциональная форма: Chi^2(1) = 0.117823 [0.7314]

AR(1) в ошибке: Chi^2(1) = 1.699433 [0.1924]

ARCH(1) в ошибке: Chi^2(1) = 5.38662 [0.0203]

Обычный метод наименьших квадратов

(линейная регрессия)

Зависимая переменная: Matr[Price]

Количество наблюдений: 120

Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач.