Calculatrice interactive — Statistique inférentielle
Rappels : $\widehat\sigma_\varepsilon^2=\sum_ie_i^2/(n-2)$, $\widehat\sigma(\widehat\beta_1)=\widehat\sigma_\varepsilon/\sqrt{\sum_i(x_i-\overline x)^2}$, $t=\widehat\beta_1/\widehat\sigma(\widehat\beta_1)\sim\text{Student}_{n-2}$. $\text{IC}_{95\,\%}(\beta_1)=\widehat\beta_1\pm t_{0{,}975\,;\,n-2}\times\widehat\sigma(\widehat\beta_1)$. En régression simple, $F=t^2$ et $R^2=F/(F+n-2)$. Un $t$ très significatif ne dit rien sur l'ampleur de $R^2$ : les deux sont toujours à publier ensemble.