Статистически значимое уравнение регрессии, содержащее статистически значимые параметры

В ходе проведенных исследований получено три множественных уравнения регрессии зависимости цены от трех факторных признаков: качества звучания, оснащения и объема памяти.

Y ⁽ⁱ⁾=a₁*X ⁽ⁱ⁾ ₃+a₂*X ⁽ⁱ⁾ ₄ +a₃*X ⁽ⁱ⁾ _{5 ,}

(1) Y ⁽ⁱ⁾ = 0, 328*X ⁽ⁱ⁾ ₄+0, 538*X ⁽ⁱ⁾ ₅

(2) Y ⁽ⁱ⁾ = 0,631*X ⁽ⁱ⁾ ₅

(3) Y ⁽ⁱ⁾ =0,102* X ⁽ⁱ⁾ ₃ +0,281 *X ⁽ⁱ⁾ ₄+0,563*X ⁽ⁱ⁾ ₅

Для дальнейшего анализа и прогнозирования наиболее подходящим является уравнение (1),полученное методом пошаговой регрессии вперед, так как все коэффициенты в нем значимы, оно отражает зависимость цены от двух значимых факторов: оснащения и объема памяти.

Коэффициент детерминации R? характеризует, какая доля вариации результата обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную модель. В идеале коэффициент детерминации должен стремиться к 1, поэтому, сравнивая результаты, полученные методами пошаговой регрессии, мы выбираем тот результат, где значение R? больше, таким образом, нами выбран метод пошаговой регрессии вперед.

В третьем уравнении значение R? еще больше, но оно непригодно, для дальнейшего прогнозирования из-за незначимых факторов.