Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 214 стр.

где Yˆ - значение    Y,      найденное по уравнению регрессии;
ei  Yˆi  Yi - выборочная оценка возмущения   i
                                                . Число степеней
свободы n  2 , т.к. две степени свободы теряются при
определении двух параметров b и b1 .0 Y




                       n

                     e      2
                             i
   Величина    s     i 1
                                 называется стандартной ошибкой
                      n2
оценки и демонстрирует величину отклонения точек исходных
данных от прямой регрессии.
   Поскольку, как правило, требуется, чтобы прогноз был как
можно более точным, значение s должно быть как можно
меньшим.
       Пример Для данных продажи молока s  2.72 . Для
величины Y , принимающей значения от 3 до18, значение s
довольно велико.




   Чтобы получить точечный прогноз, или предсказание для
данного значения X , надо просто вычислить значение функции
регрессии в точке X .
       Пример Фермер хочет получить прогноз количества
молока, которое будет продано при цене 1.63 рублей за литр:
                        Y  32.14  14.54 X
                    Y  32.14  14.54  1.63  8.44
   Конечно, реальные значения величины Y не лежат в
точности на регрессионной прямой. Есть два источника
неопределенности в точечном прогнозе, использующем
уравнение регрессии.

   214