Справочный материал к теме:
Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми переменными:
где 
- зависимая переменная (результативный признак);
- независимые переменные (факторы).
Возможно вы искали - Курсовая работа: Некоторые приложения определенного интеграла в математике
Для построения уравнения множественной регрессии чаще используются следующие функции:
линейная – 
степенная – 
экспонента – 
гипербола - 
.
Похожий материал - Реферат: История математики. Александрийская школа
Можно использовать и другие функции, приводимые к линейному виду.
Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов (МНК). Для линейных уравнений и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, строится следующая система нормальных уравнений, решение которой позволяет получить оценки параметров регрессии:
Для ее решения может быть применен метод определителей:
, 
,…, 
,
Очень интересно - Реферат: Электрический заряд
где 
- определитель системы;
- частные определители; которые получаются путем замены соответствующего столбца матрицы определителя системы данными левой части системы.
Другой вид уравнения множественной регрессии – уравнение регрессии в стандартизированном масштабе:
где 
- стандартизированные переменные;
Вам будет интересно - Доклад: Новый вид лучей
- стандартизированные коэффициенты регрессии.
К уравнению множественной регрессии в стандартизированном масштабе применим МНК. Стандартизированные коэффициенты регрессии (
- коэффициенты) определяются из следующей системы уравнений:
.
Связь коэффициентов множественной регрессии 
со стандартизированными коэффициентами 
описывается соотношением
Похожий материал - Статья: Фундаментальный предел скорости гравитации и его измерение
Параметр 
определяется как 
.
Средние коэффициенты эластичности для линейной регрессии рассчитываются по формуле
Для расчета частных коэффициентов эластичности применяется следующая формула: