Коэффициент эластичности для математических функций

Чтобы иметь представление о качестве модели определяется ошибка аппроксимации. Критерием выбора является min ошибки, а средняя ошибка <=10%

Прогнозирование по линейному уравнению регрессии.

Прогноз может осуществляется точечной и интервальной оценкой. В Уравнение регрессии подставляется предсказываемое значение факторного признака.

Интервальная оценка, этапы:

определяется интегральная ошибка прогноза

предельная ошибка прогноза с учетом определенной вероятности

фактическая реализация прогноза находится в пределах

Относительная величина различий значений верхней и нижней границ прогноза находится по формуле, характеризует точность прогноза:

D =; D≤2; D=1.2-1.3 – точный прогноз