Прогнозирование на основе модели множественной регрессии

Прогнозирование по модели множественной регрессии проводится аналогично прогнозированию по модели парной регрессии.

Прогнозирование по модели множественной линейной регрессии предполагает оценку ожидаемых значений зависимой переменной при заданных значениях независимых переменных, входящих в уравнение регрессии. Различают точечный и интервальный прогнозы.

Точечный прогноз – это расчетное значение зависимой переменной, полученное подстановкой в уравнение множественной линейной регрессии прогнозных значений независимых переменных.

Точечный прогноз для заданных значений факторов

находится по уравнению регрессии

, где В – вектор-столбец оценок параметров уравнения регрессии.

Интервальный прогноз – это минимальное и максимальное значения зависимой переменной, в промежуток между которыми она попадает с заданной долей вероятности и при заданных значениях независимых переменных.

Для построения интервального прогноза для заданного уровня доверительной вероятности нужно найти стандартную (среднюю) ошибку прогноза se(yпр) и критическое значение t-статистики Стьюдента для степеней свободы и заданной доверительной вероятности.