Многомерная регрессионная интерполяция

Многомерная регрессионная интерполяция. Уравнения регрессии применимо и для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака. При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условий допустимости такого переноса экстраполяции, что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект систему и возможности его развития в будущем.

Ограничением прогнозирования на основании регрессионного уравнения, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится внешняя среда протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение. Рисунок 2 3.