Имея уравнение регрессии, задача прогнозирования

Имея уравнение регрессии, задача прогнозирования сводится к решению уравнения Y= x*2,305454545+2,694545455 с известными значениями x. Результаты прогнозирования зависимой переменной Y на шесть шагов вперед представлены в таблице 8.4.



Таким образом, в результате использования регрессионного анализа в пакете Microsoft Excel мы:

•              построили уравнение регрессии;

•              установили форму зависимости и направление связи между переменными -положительная линейная регрессия, которая выражается в равномерном росте функции;

•              установили направление связи между переменными;

•              оценили качество полученной регрессионной прямой;

•              смогли увидеть отклонения расчетных данных от данных исходного набора;

•              предсказали будущие значения зависимой переменной.

Если функция регрессии определена, интерпретирована и обоснована, и оценка точности регрессионного анализа соответствует требованиям, можно считать, что построенная модель и прогнозные значения обладают достаточной надежностью.

Прогнозные значения, полученные таким способом, являются средними значениями, которые можно ожидать.