Эконометрическое исследование "Цена на авиабилеты"

 

ВВЕДЕНИЕ

 

В последнее время авиатранспорт  становится все более  актуальным средством передвижения для многих людей. В нынешнем ритме жизни  время является наиболее важным деловым  и личным ресурсом, что объясняет  людское стремление, осуществлять поездки  как можно быстрее и удобнее. К тому же, существование удаленных  уголков земли, неоснащенных железнодорожной  и автомагистральной инфраструктурой  и вовсе сводит на нет другие варианты.

Благодаря таким тенденциям, многие авиакомпании стремятся привлечь клиентов с помощью различных  акций и скидок, потому что, зачастую, стоимость на авиабилеты является достаточно высокой, и не каждый может себе это  позволить.

 

Объектом  нашего исследования является: обобщенная стоимость авиабилетов в крупнейших авиакомпаниях РФ.

Предметом нашего исследования является: взаимозависимость вариации ценообразующих факторов и самой цены на авиабилеты.

Целью нашего исследования является:  выявление наиболее значимых факторов, из которых складывается цена на авиабилет и оценка степени их влияния.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  • Найти и упорядочить параметры, из которых образуется цена на авиабилеты;
  • Среди этих параметров выделить наиболее значимые, проанализировать их;
  • Составить модели взаимосвязи данных параметров в общей совокупности и выявить среди этих моделей наиболее адекватные и пригодные.

 

При подготовке данной работы были использованы материалы с официального сайта санкт-петербургского Комитета по транспортно-транзитной политике –  «Транспортный портал Санкт-Петербурга».

 

 

 

 

 

Факторы, влияющие на стоимость авиабилетов

 

 

В наше время стремительных  скоростей и сверх загруженности  мы постоянно путешествуем: отправляемся в отпуск по путевке, спешим на важную деловую встречу или хотим  слетать к родным в другой город  или страну. Каким же способом лучше  всего воспользоваться, чтобы быстро и с комфортом достичь нужного  места? Конечно же, самолетом!

Вот и возникает вопрос: как же формируется цена авиабилета и из каких составляющих складывается его полная стоимость?

Полная стоимость авиабилета зависит от многих факторов и определяется следующими критериями:

  • тарифами на авиабилеты,
  • таксами (аэропортными сборами),
  • топливными сборами,
  • сервисными сборами.

 
Размер тарифов определяется авиакомпаниями, аэропортовые сборы  за наземное обслуживание воздушных  судов (таксы) устанавливаются аэропортами  и регулируются государственными органами.

В дополнение к тарифу в  цену авиабилета также входят сборы  - это дополнительная сумма, взимаемая аэропортом.

Сборы:

  • Аэропортные сборы - Сборы аэропорта за вылет, прилет, за обеспечение безопасности и обслуживание пассажиров. Их точная сумма зависит от выбранного аэропорта вылета и аэропорта прилета.
  • Топливный сбор – Сбор, взимаемый авиакомпанией с пассажиров, для покрытия непредвиденно повышающихся затрат на авиатопливо. Точная сумма зависит от выбранного заказчиком направления.
  • Сервисный сбор - Это сбор, взимаемый авиакомпанией для покрытия затрат, связанных с выбранным способом покупки авиабилета.

 

При перебронировании, обмене билетов, выписке дубликатов и добровольном отказе от перевозки могут взиматься  дополнительные сборы за данные услуги.

На сайтах по продаже авиабилетов  могут показывать стоимость авиабилета со сборами, а могут и без сборов. Это должно быть написано, иногда мелким шрифтом. При покупке авиабилета за мили сборы все равно придется заплатить, иногда (обычно в Европе) вместе с топливным сбором, иногда (США) без него. Иногда стоимость  сборов превышает стоимость тарифа. Крупные перевозчики зачастую освобождены  от сборов в своих аэропортах базирования.

 

Для того, чтобы более  подробно исследовать влияние указанных  факторов зависимости на формирование цены авиабилета, составим несколько  эконометрических моделей и определим  их адекватность и пригодность для  дальнейшего прогнозирования.

 

Таблица исходных данных:

 

цена авиабилета

тариф

аэропортный сбор

наценка за топливо

сервисный сбор

6919

2902

1980

430

345,95

6968

3051

1993

470

348,4

8450

3420

2045

540

422,5

9200

3816

2100

620

460

14021

4050

2249

780

701,05

14314

4190

2307

789

715,7

14446

4278

2379

804

722,3

15850

4590

2698

820

792,5

18163

4910

3014

860

908,15

19510

5140

3671

879

975,5

21539

5489

3967

924

1076,95

27267

5983

4687

985

1363,35

27353

6094

4793

990

1367,65

28730

6306

4832

1024

1436,5

30277

6892

5067

1038

1513,85


 

 

Модель первая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

ŷ=(2,18279Е-11) – (1,58573Е-15)x1 – (7,80122Е-16)x2 – (2,83403Е-14)х3 + 20х4 + ɛ

 

Экономический смысл уравнения регрессии заключается  в том, что при уменьшении стоимости  тарифа на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается  на 1,58573Е-15 рубля. А так же при уменьшении величины аэропортного сбора на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается на 7,80122Е-16 рубля. При уменьшении величины наценки  на топливо на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается на 2,83403Е-14 рубля. При  увеличении величины сервисного сбора  на 1 рубль, цена авиабилета повышается на 20 рублей. Поскольку рассматриваемые  критерии влияния на цену авиабилета не могут быть равны нолю, то коэффициент  а в интерпретации не нуждается, так как не имеет экономического смысла.

 

2. R2  = 1

Это значит, что 100% изменения цены авиабилета объясняется изменением величины тарифа, значит нашу модель следует считать неадекватной, поскольку в формировании цены авиабилета участвует множество других факторов.

 

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 1,94592Е+31

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициентов b

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1  ϵ  [-1,60374Е-14; 1,28659Е-14]

    1. ϵ  [-1,60374Е-14; 1,28659Е-14] => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0=> статистически не значим.

 

  • Вводим нулевую гипотезу b2=0

Вводим альтернативную гипотезу b2≠0

      b2   ϵ     [-1,46318Е-14; 1,30716Е-14]

0 ϵ  [-1,46318Е-14; 1,30716Е-14]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b2=0,=> статистически не значим.

  • Вводим нулевую гипотезу b3=0

Вводим альтернативную гипотезу b3≠0

      b3 ϵ  [-9,17888Е-14; 3,51082Е-14]

0  ϵ  [-9,17888Е-14; 3,51082Е-14]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b3=0,=> статистически не значим.

  • Вводим нулевую гипотезу b4=0

Вводим альтернативную гипотезу b4≠0

      b4   ϵ     [20; 20]

0 ϵ    [20; 20]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b4≠0,=> статистически значим.

 

  • p-значение сравниваем с

 

  1. для х1: 0,811797654>0,05 => принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b1=0 => статистически не значим.
  2. для х2: 0,902624109>0,05=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b2 =0=> статистически не значим.
  3. для х3: 0,343093985>0,05=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b3 =0=> статистически не значим.
  4. для х4: 3,7338Е-145<0,05=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b4≠ 0=> статистически значим.

 

 


R2=1;  R2≠0

S=3,42034Е-12             

b1,2,3=0, b4≠0

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

 

Модель вторая

 

  1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-13353,23509+6,515244145х1+ɛ

 

 

При возрастании тарифа на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 6,5 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина тарифа, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.

2.  R2  = 0,98

98% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 2% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт=687,053742

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

 

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

  • Вводим нулевую гипотезу b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

      b1   ϵ     [-15977,23135; 10729,23883]

0 ϵ    [-15977,23135; 10729,23883]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0,=> статистически не значим.

 

  • p-значение сравниваем с

1,223Е-12<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b1≠0, статистически значим.

 

 

 

R2=0,98;  R2≠0


S=1140,50317

b1=0

 

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель третья

 

  1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-3485,317209+6,598442052х1+ɛ

 

 

При возрастании величины аэропортного сбора на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 6,6 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина аэропортного сбора, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.

2.  R2  = 0,98

98% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 2% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт=244,0877443

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

  • Вводим нулевую гипотезу b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

      b1   ϵ     [5,68601892; 7,510865184]

0 ϵ  [5,68601892; 7,510865184]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b1≠0,=> статистически значим.


 

  • p-значение сравниваем с

8,34574Е-10<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b1≠0, статистически значим.

 

R2=0,98;  R2≠0


S=1882,008129

b1≠0

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель четвертая

 

  1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-13288,8467+38,67980427х1+ɛ

 

 

При возрастании величины наценки за топливо на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 38,7 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина наценки за топливо, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.

2.  R2  = 0,9

90% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 10% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт=119,5738169

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

  • Вводим нулевую гипотезу b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

      b1   ϵ     [31,03803205; 46,32157649]

0 ϵ  [31,03803205; 46,32157649]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b1≠0,=> статистически значим.


 

  • p-значение сравниваем с

6,31818Е-08<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b1≠0, статистически значим.

 

R2=0,9;  R2≠0


S=2620,796511

b1≠0

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель пятая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=0+20x1+ε

При возрастании сервисного сбора на 1%, стоимость авиабилета увеличивается на 20 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанного фактора зависимости не может быть равен 0.

2.  R2  = 1

100% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью. => Наша модель считается неадекватной.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 3,1283237E+32

Fтабл=3,68(при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1   ϵ  [-2,34357E-12; 2,34357E-12]

    1. ϵ  [-2,34357E-12; 2,34357E-12]=> применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0=> статистически не значим, модель неадекватна.

 

  • p-значение сравниваем с

2,2789E-205 >0,05 => принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b1 =0 статистически не значим.


R2=1;  R2≠0

S=1,70611E-12

              

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использованияb1=0

 

 

Модель шестая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-11084,8+4,8X1 +1,9Х2 +ε

При возрастании тарифов на 1% при постоянном аэропортом сборе стоимость авиабилета увеличивается на 4,8 руб. При возрастании аэропортного сбора на 1% при постоянном тарифе стоимость увеличивается на 1,9 руб.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как новые основные фонды (от стоимости фондов на конец года) и удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих не могут быть равны 0.

2.  R2  = 0,98

96% изменения выработки  продукции на одного рабочего  объясняется нашей моделью, остальные  2% изменяются другими факторами  ,не учтенными в нашей модели, такие как заработная плата экипажа, направление поездки, модель самолета.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 431,37518

Fтабл=3,68(при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1   ϵ  [2,97; 6,67]

    1. ϵ [2,97; 6,67]=> применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b1≠0=> статистически значим.

 

  •  Вводим нулевую гипотезу b2=0

Вводим альтернативную гипотезу b2≠0

           b2   ϵ   [-0,1;3,7]

  0  ϵ   [-0,1;3,7] ]=> применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b2=0=> статистически не значим.

 

  • p-значение сравниваем с

6,66473E-12<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b2≠0, статистически значим.


R2=0,98;  R2≠0

S=1020,2

b1≠0, b2=0

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

 

 

 

Модель седьмая

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-9232,4+4,12X1 +17,09Х 2 +ε

При возрастании аэропортного сбора на 1% при фиксированной наценке на топливо стоимость авиабилета  увеличивается на 4,12 руб. При возрастании наценки на топливо на 1% при постоянном аэропортном сборе стоимость авиабилетов увеличивается на 17,09 руб.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как новые основные фонды (от стоимости фондов на конец года) и удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих не могут быть равны 0.

2.  R2  = 0,99

99% изменения выработки продукции на одного рабочего объясняется нашей моделью, остальные 1% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как заработная плата экипажа, модель самолета, направление.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 775,86611

Fтабл= 3,68(при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1   ϵ  [3,36; 4,88]

    1. ϵ [3,36;4,88] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b1≠0=> статистически значим.
  • Вводим нулевую гипотезу  b2=0

Вводим альтернативную гипотезу b2≠0

     b2   ϵ [12,54; 21,64]

    1. ϵ  [12,54;21,64] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b2≠0=> статистически значим.

 

  • p-значение сравниваем с

2,04227E-13<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b2≠0 статистически значим.


R2=0,99;  R2≠0  

S=763

b1,2≠0

 

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

 

Модель восьмая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=0-4,54Е-15Х1+20Х2+ε

При уменьшении наценки на топливо, на 1 руб., стоимость авиабилета уменьшается на 4,54Е-15 рублей. При  увеличении платы за сервисный сбор на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается  на 20 рублей..

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанных факторов зависимости не могут быть равны 0.

2.  R2  = 1

100% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью, значит нашу модель следует считать неадекватной, поскольку в формировании цены авиабилета участвует множество других факторов .

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 1,49Е+32

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1  ϵ   [-2,10Е-14; 1,19Е-14]

      1. ϵ  [-2,10Е-14; 1,19Е-14] => применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0=> статистически не значим.

 

  • p-значение сравниваем с

0,56>0,05 => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0, статистически не значим.

 

 

 

  • Вводим нулевую гипотезу b2=0

Вводим альтернативную гипотезу b2≠0

      b2   ϵ   [20; 20]

      1. ϵ   [20; 20] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b2≠0=> статистически значим.
  • p-значение сравниваем с

1,09Е-183<0,05 =>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b2≠0, статистически значим.

 


R2= 1; R2≠0

S=1,75Е-12

b1=0, b2≠0

 

Исследуемая модель неадекватна и непригодна для дальнейшего                                                        использования.

 

 

 

Модель девятая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-9719.07+0.83Х1+3.654Х2+14.66Х3+ε

При возрастании стоимости  тарифа, на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается на 0,83 рубля. При увеличении стоимости аэропортного сбора на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается  на 3,654 рубля. При увеличении стоимости  топлива на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается на 14,66 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанных факторов зависимости не могут быть равны 0.

2.  R2  = 0,99

99% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью, остальной 1% изменяется другими факторами, не учтенными в нашей модели, обслуживание в аэропорту (оформление багажа, услуги лиц, регистрирующих пассажиров и проч.), осуществление аэронавигации, техобслуживание самолета.

3. Вводим нулевую гипотезу R2=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R2≠0

Fфакт= 487.995

Fтабл=3,68 (при n=15)

Fфакт>Fтабл

Получили,  что Fфакт>Fтабл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

  • Вводим нулевую гипотезу  b1=0

Вводим альтернативную гипотезу b1≠0

     b1  ϵ  [-2,403; 4,06]

    1. ϵ [-2,403; 4,06] => применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0=> статистически не значим.

 

  • p-значение сравниваем с

0,58>0, => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b1=0=> статистически не значим.

 

 

  • Вводим нулевую гипотезу b2=0

Вводим альтернативную гипотезу b2≠0

      b2   ϵ   [1,65; 5,65]

    1. ϵ    [1,65; 5,65] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b2≠0=> статистически значим
  • p-значение сравниваем с

0,002<0,05 =>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b2≠0,=> статистически  значим.

 

  • Вводим нулевую гипотезу b3=0

Вводим альтернативную гипотезу b3≠0

      b3   ϵ   [4,04; 25,27]

0  ϵ  [4,04; 25,27] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b3≠0=> статистически значим