Интервалы прогноза

Прогнозирование в линейной регрессии

 

После построения уравнения регрессии, и проверки его значимости можно применять это уравнение для прогнозирования.

Используя уравнение регрессии, можно получить предсказываемое значение результата (у_р) с помощью точечного прогноза при заданном значении фактора х_р, т.е. надо просто подставить в уравнение у (х) = а + b * х соответствующее значение х. Однако точечный прогноз не дает требуемых представлений, он практически нереален на практике, поэтому дополнительно необходимо осуществлять определение стандартной ошибки прогнозирования т_yx и интервальную опенку прогнозного значения.

Наилучших результатов прогноза можно ожидать, если признак-фактор х находится в центре области всех наблюдений х, а при удалении х_з от хороших результатов прогноза не будет, Если же значение х_p оказывается за пределами наблюдаемых значений х, используемых при построении линейной регрессии, то результаты прогноза ухудшаются в зависимости от того, насколько х_p отклоняется от области наблюдаемый значений факторах.