"Обратно на популярното мнение и на масовата практика с Екселски графики , за валиден се избира не този модел, който дава най-висок R^2, а този на който коефициаентите издържат т.нар. "F тест" за статистическа значимост.

Корелация, автокорелация и R^2 могат да се смятат едва тогава - те са резултатни величини, а не критерии."

Това е много странно, след като все пак това е, което интересува. Не вярвам, че не може да се оцени разлика в корелация или регресия пряко, та трябва да се прави дисперсионен анализ, което е много по-грубо с тая вариация на изпитанието.

"За определянето дали имат еднакво поведение се използва т.нар. "дисперсионен анализ" - проверява се каква е вероятността дисперсията на двете групи да е една и съща."

Средната да е една и съща.