Выдвигаем две гипотезы:
Н0: коэффициенты регрессии статистически не значим, т.е. равны 0;
Н1: коэффициенты регрессии статистически значимы, т.е. отличны от нуля.
Значения случайных ошибок параметров 
с учетом округления равны (рисунок 1.5):
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировались под влиянием случайных факторов. Эти значения используются для расчета t-критерия Стьюдента (рисунок 1.5):
Если значения t-критерия больше 2,07, можно сделать вывод о существенности параметра, который формируется под воздействием неслучайных причин. Здесь все параметры являются статистически значимыми.
На это же указывает показатель вероятности случайных значений параметров регрессии: если α меньше принятого нами уровня (обычно 0,1; 0,05 или 0,01), делают вывод о неслучайной природе данного значения параметра, т.е. о том, что он статистически значим и надежен. В противном случае принимается гипотеза о случайной природе значения коэффициентов уравнения.
Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности
Средние коэффициенты эластичности 
показывают, на сколько процентов от значения своей средней 
изменяется результат при изменении фактора 
на 1 % от своей средней 
и при фиксированном воздействии на y всех прочих факторов, включенных в уравнение регрессии. Для линейной зависимости
,
где 
- коэффициент регрессии при в уравнении множественной регрессии.
Средние значения признаков могут быть получены с помощью инструмента анализа данных Описательная статистика. Для этого выполните следующие шаги:
1) введите исходные данные или откройте существующий файл, содержащий анализируемые данные;
2) в главном меню выберите последовательно пункты Сервис / Анализ данных / Описательная статистика, после чего щелкните по кнопке ОК;
3) заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода (рисунке 1.6).
Рисунок 1.6 – Диалоговое окно ввода параметров инструмента
«Описательная статистика»
Результаты вычисления соответствующих показателей для каждого признака представлены на рисунке 1.7.
Рисунок 1.7 – Результат применения инструмента Описательная статистика
Подставив соответствующие значения в формулу для расчета коэффициентов эластичности, получим:
Проинтерпретировав средний коэффициент эластичности 
, получаем, что с увеличением использованного капитала на 1 %, чистый доход увеличивается в среднем на 0,06 %, при условии, что другие факторы остаются постоянными. Аналогично делаются выводы по другим коэффициентам.
