Чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной регрессии при наличии не фиктивной переменной, необходимо выполнить несколько шагов. Давайте разберем процесс поэтапно:

1. Определение события:

   Сначала необходимо четко определить, какое событие вы хотите изучить. Это может быть экономическое событие, изменение в политике, введение нового закона и т.д.

2. Сбор данных:

   Соберите данные, которые будут включать как независимые, так и зависимые переменные. Важно также собрать данные, относящиеся ко времени до и после события.

3. Создание модели:

   Сформируйте модель линейной регрессии, включая в нее не фиктивную переменную, которая представляет интересующее вас событие. Например, если событие произошло в определенный момент времени, можно использовать временной ряд, где переменная будет принимать значение 0 до события и 1 после.

4. Оценка модели:

   Проведите оценку модели, используя метод наименьших квадратов (OLS). Это позволит вам получить коэффициенты регрессии, которые покажут влияние независимых переменных на зависимую переменную.

5. Интерпретация результатов:

   Обратите внимание на коэффициент, относящийся к не фиктивной переменной. Если его значение значительно отличается от нуля, это может свидетельствовать о влиянии события на зависимую переменную.

6. Проверка значимости:

   Используйте статистические тесты, такие как t-тест, чтобы проверить значимость полученного коэффициента. Это поможет вам установить, действительно ли событие оказало влияние на результат.

7. Анализ остаточных эффектов:

   Проанализируйте остатки модели, чтобы убедиться, что они не показывают никаких систематических паттернов. Это важно для проверки предположений о нормальности и гомоскедастичности.

Следуя этим шагам, вы сможете установить влияние события на коэффициент линейной регрессии и сделать соответствующие выводы.