Слайд 2Парная линейная регрессия - это зависимость между одной переменной и средним значением другой переменной. Чаще

всего модель записывается как $y=ax+b+e$, где $x$ - факторная переменная, $y$ - результативная (зависимая), $e$ - случайная компонента (остаток, отклонение).
Построим линейную зависимость по исходным данным, которые запишем в таблицу.
Слайд 3Показатель Х – изменяется от 1 до16 (номер периода);
Показатель Y – показатель,

изменяющийся во времени.
Слайд 5Метод наименьших квадратов
Неизвестные коэффициенты

Слайд 7Находим и вписываем в таблицу x^2

Слайд 9Формулы и результат нахождения коэффициентов
