Предполагается, что все переменные в уравнении множественной линейной регрессии являются количественными. При необходимости включить в модель номинальные переменные используется техника dummy-кодирования.
При наличии нескольких показателей задача регрессионного анализа решается независимо для каждого из них. Анализируя сущность уравнения регрессии, следует отметить следующие положения. Изменение значений других. Полученные коэффициенты не следует рассматривать как вклад соответствующего параметра в значение показателя. Уравнение регрессии является всего лишь хорошим аналитическим описанием имеющихся экономических данных, а не законом, описывающим взаимосвязи параметров и показателя. Это уравнение применяют для расчета значений показателя в заданном диапазоне изменения параметров. Оно ограниченно пригодно для расчета вне этого диапазона, т.е. его можно применять для решения задач интерполяции и в ограниченной степени для экстраполяции.
Главной причиной неточности прогноза является не столько неопределенность экстраполяции линии регрессии, сколько значительная вариация показателя за счет неучтенных в модели факторов. Ограничением возможности прогнозирования служит условие стабильности неучтенных в модели параметров и характера влияния учтенных факторов модели. Если резко меняется внешняя среда, то составленное уравнение регрессии потеряет свой смысл. Нельзя подставлять в уравнение регрессии такие значения факторов, которые значительно отличаются от представленных/ Рекомендуется не выходить за пределы одной трети размаха вариации параметра как за максимальное, так и за минимальное значения фактора.
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – Москва: Финансы и статистика, 2004. – 656с.
2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.: Инфра-М, 2004. – 416с.
3.Общая теория статистики/ под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина.– М.: Финансы и статистика, 2005. – 440с.
4. Сизова Т.М. Статистика. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2005. - 190 с.
5. Теория статистики/ под ред. Г.Л.Громыко. – М.: Инфра-М, 2005. – 476с.
6. Теория статистики/ под ред. Р.А.Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2009. –656с.
7. Корреляционный и регрессионный анализ// http://dvo.sut.ru/libr/opds/i130hod2/7.htm
8. Множественная регрессия// http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stmulreg.html#cthe
9. Регрессия// http://ru.science.wikia.com/wiki/%D0%A0%D
10. Регрессионный анализ// http://www.kgafk.ru/kgufk/html/korandreg3.html
11. Статистический анализ данных, моделирование и прогноз// http://miit.bsu.edu.ru/resources/inf/excel/excel06.htm
12. Статистический анализ числовых величин и непараметрические методы. Парная регрессия// http://www.e-college.ru/xbooks/xbook019/book/index/index.html?go=part-005*page.htm