Критерий Фишера, также известный как F-тест, используется для проверки статистической значимости модели в целом. Давайте разберем, как он применяется в контексте эконометрики.

Шаги применения критерия Фишера:

1. Формулировка гипотез:
   • Нулевая гипотеза (H0): Модель незначима, то есть все коэффициенты регрессии равны нулю.
   • Альтернативная гипотеза (H1): Модель значима, то есть хотя бы один из коэффициентов регрессии не равен нулю.
2. Расчет F-статистики:
   • Определите сумму квадратов регрессии (SSR) и сумму квадратов ошибок (SSE).
   • Вычислите общую сумму квадратов (SST) как сумму SSR и SSE.
   • Используйте формулу для расчета F-статистики: F = (SSR/k) / (SSE/(n-k-1)), где k - количество независимых переменных, n - общее количество наблюдений.
3. Определение критического значения:
   • Сравните полученное значение F-статистики с критическим значением из таблицы F-распределения для заданного уровня значимости (обычно 0.05) и соответствующих степеней свободы.
4. Принятие или отклонение гипотезы:
   • Если F-статистика больше критического значения, отклоняем нулевую гипотезу, что свидетельствует о значимости модели.
   • Если F-статистика меньше или равна критическому значению, не можем отклонить нулевую гипотезу.

Таким образом, критерий Фишера позволяет оценить, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной, и является важным инструментом в эконометрике для проверки значимости модели в целом.