Линейный коэффициент корреляции. и – индивидуальные значения факторного и резу
n- число единиц наблюдения. -1 Шкала качественной оценки количественных значений коэффициентов линейной корреляции
Критерий Блэкмана:/
Наиболее частые типы регрессионных уравнений линейная гиперболическая степенная логистическая
Определение коэффициента регрессии: r – линейный коэффициент корреляции,
Средняя квадратическая ошибка уравнения регрессии:
m - число параметров в уравнении регрессии; n- число единиц наблюдений. Ошибка аппроксимации уравнения регрессии: Если Коэффициент эластичности: b – коэффициент регрессии, β-коэффициент:
Результаты работы инструмента «Регрессия» пакета «Анализ данных» Excel
|
и 
– индивидуальные значения факторного и результативного признаков соответственно,
и 
- средние значения факторного и результативного признаков соответственно,
-средние квадратические отклонения факторного и результативного признаков соответственно,
, чем ближе значение по модулю к 1, тем сильнее линейная связь
– возможно применение уравнения линейной регрессии.
показательная 
параболическая 
логарифмическую 
, где
– средние квадратические отклонения соответственно значений результативного и факторного признаков
, где
,
- фактические значения результативного признака, полученные по данным наблюдения;
- значения результативного признака, рассчитанные по уравнению корреляционной связи и полученной подстановкой значений факторного признака 
* 100%
и 
10-15%, то построенное уравнение регрессии можно рекомендовать к использованию.
=b 
, где
- средние значения факторного и результативного признака соответственно
, где b – коэффициент регрессии, 
и 
- средние квадратические отклонения факторного и результативного признака соответственно.
