Статистика Фішера (F-тест, F -Статистика) використовується для оцінки значущості моделі в цілому.
Було висунуто гіпотеза про незначущості всіх коефіцієнтів моделі (коефіцієнти при всіх регресорів дорівнюють нулю).
Для перевірки цієї гіпотези F-статистика такого вигляду:
де - коефіцієнт детермінації. n - кількість спостережень, k - число пояснюють змінних (кількість параметрів рівняння регресії без вільного члена).
Обчислене за цією формулою значення F-статистики порівнюється критичним значенням критерію Фішера з таблиць розподілу Фішера:
де - рівень значущості, і - ступеня свободи.
Якщо в результаті порівняння виявляється, що. то при заданому рівні значущості приймається гіпотеза про значущість моделі в цілому. Якщо в результаті порівняння виявляється, що. то при заданому рівні значущості гіпотеза про значущість моделі в цілому відкидається.
У USA Model, при моделюванні приросту ВВП (% на рік), для моделі фактичне значення F -Статистика 3051,7214 значно більше критичного. що свідчить про значущість і надійності моделі.