Подставляя в уравнение (2) значения из каждой строки таблицы, получим n уравнений.
(2)
ei – случайные отклонения (остатки), наличие которых объясняется тем, что выборочные точки не ложатся в точности на плоскость (1), а случайным образом разбросаны вокруг нее.
Чтобы записать систему (2) в матричном виде, вводим матрицу X , составленную из множителей при коэффициентах b1 , b2 , …, bp .
Возможно вы искали - Курсовая работа: Обоснование производственной программы предприятия
Матрица 
. Размерность матрицы n´p+1.
Еще вводятся матрицы:
Вектор столбец 
, 
, 
, размерностью n´1.
Тогда в матричной форме уравнение регрессии записывается так:
.
Похожий материал - Курсовая работа: Обработка статистической информации при определении показателей надежности
Полуширина доверительного интервала рассчитывается по формуле:
,
где 
- среднее квадратическое отклонение остатков;
- критическая точка распределения Стьюдента, соответствующая уровню доверия g=(0.95, 0.99, 0.999) и степени свободы k=n-p-1.
вектор 
точка из области прогноза.
Очень интересно - Лабораторная работа: Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL
2. Задача
Найдите коэффициент эластичности для указанной модели в заданной точке x. Сделать экономический вывод.
X=1
1. Найдем производную функции 
,
Вам будет интересно - Курсовая работа: Определение оптимальных складских запасов
2. Найдем эластичность. 
, тогда
3. Коэффициент эластичности для точки прогноза:
X=1
Коэффициент эластичности показывает, что при изменении фактора X =1 на 1% показатель Y уменьшится на 0,5%.
Похожий материал - Дипломная работа: Оптимальне використання складських приміщень на ТД ДП "Сандора"
3. Задача
Для представленных данных выполнить следующее задание:
1. Провести эконометрический анализ линейной зависимости показателя от первого фактора. Сделать прогноз для любой точки из области прогноза, построить доверительную область. Найти коэффициент эластичности в точке прогноза.
2. Провести эконометрический анализ нелинейной зависимости показателя от второго фактора, воспользовавшись подсказкой. Сделать прогноз для любой точки из области прогноза, построить доверительную область. Найти коэффициент эластичности в точке прогноза.