Na podstawie sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model

Na podstawie sumy kwadratów różnic pomiędzy modelowymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y

Na podstawie różnicy pomiędzy obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Symetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych

Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych – niejednorodności wariancji

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności

Asymetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych

Braku rozkładu normalnego reszt

Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)

Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest równa 0 (H0: SSE=0)

Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest większa od 0 (H0: SSR>0)

Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest większa od 0 (H0: SSE>0)

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest większa od 0

Testowany parametr jest istotnie większy od 0

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Braku nadmiarowości zmiennych

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą

Zastosowanie współczynnika korelacji Pearsona

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Linearyzację modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego