В лабораторной работе рассматривается проведение парного регрессионного анализа с целью построения эконометрической модели зависимости результативного признака от одного объясняющего фактора и оценки качества этой модели. Работа выполняется с использованием табличного процессора Excel.

В рамках исследования построены две регрессионные модели: линейная и степенная. Параметры моделей оцениваются методом наименьших квадратов. Для каждой модели рассчитываются основные показатели качества — индекс корреляции и коэффициент детерминации, что позволяет оценить степень тесноты связи между переменными и долю объяснённой вариации результативного признака.

Проводится проверка статистической значимости уравнений регрессии с использованием F-критерия Фишера при уровнях значимости 0,05 и 0,01, а также проверка значимости отдельных коэффициентов линейной модели с помощью t-критерия Стьюдента. Для параметров линейной регрессии строятся доверительные интервалы.

На основе выбранной модели выполняется точечный и интервальный прогноз значения результативного показателя при максимальном значении фактора, а также рассчитывается средний коэффициент эластичности, характеризующий чувствительность зависимой переменной к изменению фактора.