Все вычисления произведем в MS Excel
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||
| Регрессионная статистика | ||
| Множественный R | 0,192016466 | |
| R-квадрат | 0,036870323 | |
| Нормированный R-квадрат | -0,203912096 | |
| Стандартная ошибка | 2,69172099 | |
| Наблюдения | ||
| Дисперсионный анализ | ||
| df | SS | |
| Регрессия | 2,218923088 | |
| Остаток | 57,96289509 | |
| Итого | 60,18181818 | |
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | |
| Y-пересечение | -5,543795181 | 20,48257093 |
| Переменная X 1 | -0,04172349 | 0,228084639 |
| Переменная X 2 | 0,109166539 | 0,197616612 |
| MS | F | Значимость F |
| 1,109461544 | 0,15312714 | 0,86047659 |
| 7,245361887 | ||
| t-статистика | P-Значение | Нижние 95% |
| -0,270659147 | 0,79350514 | -52,7766884 |
| -0,182929857 | 0,859404003 | -0,56768761 |
| 0,552415802 | 0,595755831 | -0,346538185 |
| Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% |
| 41,68909804 | -52,7766884 | 41,68909804 |
| 0,48424063 | -0,56768761 | 0,48424063 |
| 0,564871263 | -0,346538185 | 0,564871263 |
- уравнение множественной линейной регрессии.
Так как коэффициент детерминации близок к 0, то модель подобрана неудачно.
,
,
. Так как
,
,
, то коэффициенты регрессии статистически не значимы, поэтому данную регрессию нельзя применять для прогноза.






