Применение парного линейного уравнения регрессии

Прежде чем обсуждать вопросы использования уравнений парной регрессии, вспомним, что парный корреляционный анализ не дает чистых мер влияния только одного изучаемого фактора. Если факторы взаимосвязаны, то парная связь измеряет влияние данного фактора и часть влияния прочих факторов, связанных с ним.

Уравнение регрессии применимо для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака. При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику, не является, строго говоря, корректным и требует условий допустимости такого переноса (экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект (систему) и возможности его развития в будущем).

Ограничением прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится внешняя среда протекающего процесса, прежнее уравнение результативного признака на факторный потеряет свое значение. В сильно засушливый год доза удобрения может не оказать влияния на урожайность, так как последнюю лимитирует пониженная влагообеспеченность (закон Либиха).

Корреляционно-регрессионные модели (КРМ)