Прогнозирование значения результативного признака

Так как в двухфакторном уравнении регрессии коэффициенты регрессии - являются статистически незначимыми, то двухфакторное уравнение не может использоваться для прогнозирования.

Выбор будет сделан в пользу однофакторного уравнения регрессии:
, так как показатель детерминации составляет 0,0295.

заключение

В теоретической части курсового проекта были рассмотрены уравнения линейной регрессии, выявлены особенности уравнения регрессии, проходящей через начало координат, была проанализирована графическая оценка параметров уравнения линейной регрессии. Также были исследованы натуральный и стандартизированный масштабы измерения переменных и исследовано влияние на коэффициенты регрессии переменных в натуральном и стандартизированном масштабе.

В практической части курсового проекта описаны эндогенные и экзогенные переменные с точки зрения их экономического содержания, построены графики зависимости результативного признака от каждого фактора в отдельности. Найдены параметры для построения двухфакторного уравнения регрессии, определена статистическая значимость коэффициентов регрессии в двухфакторном уравнении регрессии. Также построены однофакторные уравнения линейной регрессии, определено прогнозное значение результативного признака и сделан выбор в пользу одного из трех уравнений регрессии.