Условие:
По приведенным в табл. 3.7 данным построить уравнение многофакторной линейной регрессии, если 
Рассчитать значения результативного показателя на следующие 2 периода.
На основе матрицы парных коэффициентов корреляции (табл.3.8) (рассчитать) выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя (y) от факторных (xi) в линейной форме.
Таблица 3.9
Фактические значения х
Таблица 3.10
Рассчитать прогнозные значения результативного показателя по скорректированной многофакторной модели на следующие 2 периода, если:
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза для обоих случаев. Сделать выводы.
Решение:
Пусть = 302.
1. Уравнение многофакторной регрессии будет выглядеть следующим образом:
Рассчитаем прогнозные значения Y:
Определим ошибку прогноза по формуле: