Оценка параметров и анализ адекватности модели

Оценка параметров регрессионной модели (4) может проводиться классическим методом регрессионного анализа — методом наименьших квадратов (1МНК) с помощью пакета электронных таблиц MicrosoftExcel.

Пример модели:

y = 0,542*x₁ + 24,439*x₂ − 3,458*x₃ + 77,815*x₄ + 55,304*x₅ + 17,07*x₆ (5)

(0,072) (9,205) (0,599) (23,206) (5,517) (12,95)

По указанным характеристикам рассчитываются значения регрессионных переменных

x₁, x₂, x₃, x₄, x₅, x₆ и подставляются в уравнение (5).

В результате получаем точечный прогноз стоимости 1 м² объекта N:

ŷ = 274,35 руб.

Зная истинную стоимость оценки 1 м² рассматриваемого объекта, которая составила

y = 250,5 руб., можно определить относительную ошибку:

δ = ((y − ŷ) ÷ y) · 100 = ((250,5 − 274,35) ÷ 250,5) · 100 = −9,52%

Интервальный прогноз стоимости 1 м² объекта N, полученный с вероятностью 0,95:

246,56 руб. ≤ y ≤ 302,15 руб.

Отклонение (относительная ошибка) в пределах 10% от фактической цены соответствует нормативному значению.