Компьютерные программы рассчитывают для каждого из коэффициентов уравнения регрессии стандартную ошибку 
и t-статистику
.
Коэффициент bj признается статистически значимым, если
,
где tтаб — табличное значение t-критерия Стьюдента в соответствии с принятым и 
.
Обычно рассчитывается и наблюдаемый уровень значимости («P-Значение») — вероятность того, что bj сформировался случайным образом. Коэффициент статистически значим, если его «P‑Значение» не превышает принятый уровень значимости . Эти две проверки равнозначны.
Если значимость коэффициента bj не установлена, то все выводы относительно него и соответствующего фактора Xj не вполне надежны. Если при этом 
, то фактор Xj следует исключить из модели как неинформативный, и построить новое уравнение уже без него.
Продолжение примера 3. С помощью EXCEL были получены t‑статистики и «P-Значения» коэффициентов регрессии:
|
Коэффициенты |
t-статистика |
P-Значение |
|
b0 |
-1,026 |
0,335 |
|
b1 |
3,640 |
0,007 |
|
b2 |
1,839 |
0,103 |
|
b3 |
2,709 |
0,027 |
Табличное значение t-критерия — tтаб=2,306 (=0,05; 
). Видно, что условие выполняется для коэффициентов b1 и b3, поэтому они признаются статистически значимыми (их «P-Значение» меньше =0,05). Факторы Х1 и Х3 существенно влияют на годовую прибыль Y.
Коэффициент при Х2 оказался незначимым, но его все же можно считать информативным и оставить в модели, так как 
. Все выводы относительно Х2 не вполне надежны.