Прогнозирование по полученному уравнению регрессии

Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза численных значений количества легковых автомобилей в регионах. Но как уже говорилось, точность модели невысока.

Прогнозное значение фактора х = х_max =6572 руб. Точечный прогноз: автомобилей

 или .

Т.е. по модели предсказываем, что если среднедушевые доходы составят 6572 руб., то ожидаемое (прогнозное) количество легковых автомобилей составит 429,073 автомобиля на 1000 чел. населения. 

Доверительный интервал для среднего количества легковых автомобилей по регионам при условии, что среднедушевой доход составляет  х = х_max =6572 руб. с надежностью g=0,95: ,

где стандартная ошибка для средних значений: .

Можно также вычислить, используя функции

,

где S = СТОШУХ(массив y; массив x).

Т.е. среднее количество легковых автомобилей в регионах со среднедушевым доходом 6572 руб. находится в границах от 341,592 до 516,554 автомобиля на 1000 чел.

Доверительный интервал для индивидуальных значений количества легковых автомобилей в регионах, где среднедушевой доход составит х = х_max =6572 руб. с надежностью g=0,95: ,

где стандартная ошибка для индивидуальных значений: .

Таким образом, если среднедушевые доходы в регионах будут на уровне 6572 руб. в месяц, то возможное количество легковых автомобилей в 95% случаев могут находится внутри этого интервала: от 279,683 до 578,462 автомобиля на 1000 чел.. Этот интервал определяет границы, за пределами которых могут оказаться не более 5% значений количества автомобилей, которые могли быть зафиксированы при среднедушевом доходе 6572 руб. в месяц.

Сделанные ранее выводы подтвердились. Интервальный прогноз не отличается высокой точностью, но пригоден для практического использования.