По уравнению регрессии

В графе Предсказанное Y (Predicted Y) мы получили Y, рассчитанное по уравнению регрессии, т.е. Ŷ. Добавим столбец исходных данных Y (таб.12) и, выделив область этих двух столбцов, построим диаграмму сравнения расчётных и реальных значений исследуемого показателя. Можно ранжировать предприятия в порядке возрастания значения признака и построить другую диаграмму сравнения (рис. 2).

Отклонения расчетного значения Y от фактического показаны в графе Остатки (Residuals). Проанализировав графу Стандартные остатки (Standart Residuals) можно прийти к выводу, что предприятия № 7, 19 демонстрируют большую рентабельность, чем в среднем по всем рассматриваемым предприятиям. А для предприятия № 26 характерна обратная ситуация – отрицательное отклонение от линии регрессии.

Таблица 12

Сравнительная таблица исходных данных показателя рентабельности (Y) с рассчитанными с помощью построенной линейной регрессионной модели

Наблюдение	Наблюдаемое Y	Предсказанное Ŷ	Остатки	Стандартные остатки
	13,26	11,372	1,888	0,494
	10,16	11,782	-1,622	-0,425
	13,72	13,019	0,701	0,183
	12,85	10,578	2,272	0,595
	10,63	13,252	-2,622	-0,687
	9,12	11,912	-2,792	-0,731
	25,83	17,984	7,846	2,055
	23,39	18,595	4,795	1,256
	14,68	14,021	0,659	0,173
	10,05	5,860	4,190	1,097
	13,99	16,084	-2,094	-0,548
	9,68	4,292	5,388	1,411
	10,03	13,741	-3,711	-0,972
	9,13	9,595	-0,465	-0,122
	5,37	4,156	1,214	0,318
	9,86	12,881	-3,021	-0,791
	12,62	14,339	-1,719	-0,450
	5,02	9,750	-4,730	-1,239
	21,18	13,751	7,429	1,946
	25,17	23,798	1,372	0,359
	19,4	16,071	3,329	0,872
		17,094	3,906	1,023
	6,57	10,150	-3,580	-0,938
	14,19	19,277	-5,087	-1,332
	15,81	16,677	-0,867	-0,227
	5,23	12,597	-7,367	-1,929
	7,99	12,984	-4,994	-1,308
	17,5	15,254	2,246	0,588
	17,16	18,375	-1,215	-0,318
	14,54	15,887	-1,347	-0,353

Рис.2. Диаграммы сравнения исходных данных показателя рентабельности (Y) с рассчитанными с помощью линейной регрессионной модели