Прогнозирование на основе регрессионных моделей

Значит, эта модель не подходит.Также отбросим эту модель.Этот показатель основан на корреляции не самих значений коррелируемых признаков, а их рангов.Будем рассматривать различные комбинации переменных при включении в модель.Отбрасываем эту модель.Сделаем выбор между этими двумя моделями.Из данной таблицы видно, что по всем критериям гиперболическая модель лучше линейной.Изменились доверительные интервалы для параметров переменных модели.Построим модель вида.Вначале рассмотрим линейную модель по всем факторам.