Когда мы говорим о t-статистике для фиктивных (или дихотомических) переменных в контексте регрессионного анализа, важно понимать, что эта статистика используется для проверки значимости коэффициентов регрессии, связанных с этими переменными.

Фиктивные переменные представляют собой бинарные переменные, которые принимают значения 0 или 1. Они используются для включения категориальных данных в регрессионные модели. Например, если у нас есть переменная "пол", то мы можем создать фиктивную переменную, которая будет равна 1 для мужчин и 0 для женщин.

Теперь, чтобы понять, на что t-статистика для фиктивных переменных незначимо отличается, давайте рассмотрим следующие шаги:

1. Определение t-статистики: t-статистика рассчитывается как отношение разности между оцененным коэффициентом и нулевым значением (обычно это 0) к стандартной ошибке этого коэффициента.
2. Формула: t = (b - 0) / SE(b), где b - оцененный коэффициент, SE(b) - стандартная ошибка коэффициента.
3. Проверка значимости: Для проверки значимости мы сравниваем t-статистику с критическим значением из t-распределения, основываясь на уровне значимости (обычно 0.05) и степени свободы.
4. Интерпретация: Если t-статистика незначимо отличается от нуля, это означает, что соответствующая фиктивная переменная не имеет статистически значимого влияния на зависимую переменную. В противном случае, если t-статистика значительно отличается от нуля, мы можем заключить, что эта переменная имеет значимое влияние.

Таким образом, t-статистика для фиктивных переменных незначимо отличается от нуля, если соответствующий коэффициент не является статистически значимым. Это означает, что добавление этой фиктивной переменной в модель не улучшает объяснение зависимой переменной.