Уважаемые разъясните, плз. Имею две случайные величины: Хi и Yi, заданные таблично. Ищу лин. зависимость между ними, строю линейную регрессию: Y=a+bX и по МНК (мет.наим.квадратов) нахожу коэф-ты ур-ия регрессии: a и b и проверяю их статистическую значимость. Получаю, что: a - не значимо отличается от нуля, а b - значимо отличается от нуля. Вопрос такой:
Если коэфф-т a отличается от нуля НЕ ЗНАЧИМО, то означает ли это, что в построенную модель регрессии: Y=a+bX, коэф-т а не входит? и нужно рассматривать модель: Y=bX? и уже для этой новой модели находить коэфф-т b? или
Пользоваться для прогноза нужно моделью: Y=a+bX? Но тогда зачем проверяем значимость?
Всем зарании спасиб.

Возможно априори известна информация о поведении отклика при нулевом значении предиката. Например при определении значения сопротивления методом амперметра и вольтметра МНК применяют для U=RI.

Демо-задача такая: Имеются данные по 20 туристическим фирмам: затраты на рекламу - Х и количество туристов, воспользовавшихся услугами фирмы - Y. Требуется построить регрессионную модель Y(X) и дать прогноз количества туристов при затратах на рекламу, равных 15.

X Y
8 800
8 850
8 720
9 850
9 800
9 880
9 950
9 820
... и т.д.

Т.е. априори информация о поведении отклика при нулевом значении предиката не известна, как здесь быть?