Насколько я понимаю, значение термина-перехвата (β 0 в y = β 0 + β 1 x + ɛ) в данной моделипроверяется путем сравнения с нулем (при этом незначительный β 0 = 0 и значительный β 0 ≠ 0).
Если это действительноВ таком случае, почему тогда простая линейная модель в R с множеством перехвата (косвенно) равным нулю дает значительный коэффициент?Пожалуйста, см. Прилагаемый пример ниже:
x = c(-5:50)
y = c(-5:50)
plot(y~x) # Plotting the relationship between y and x, obviously passing through zero
Сюжет
summary(lm(y~x))
Call: lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.638e-15 -5.034e-16 -1.994e-16 1.047e-16 3.016e-15
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -3.798e-15 2.153e-16 -1.764e+01 <2e-16
x 1.000e+00 7.772e-18 1.287e+17 <2e-16
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 9.401e-16 on 54 degrees of freedom
Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
F-statistic: 1.655e+34 on 1 and 54 DF, p-value: < 2.2e-16
Warning message:
In summary.lm(lm(y ~ x)) : essentially perfect fit: summary may be
unreliable
Мой дополнительный вопрос - как база R вычисляет значимость перехвата?коэффициент (формула будет высоко ценится)?