Розрахунок параметрів рівняння лінійної регресії a і b

№	Товари		Y	*Y
1	Чай «GREENFELD»	3,906	13,5	52,731	15,256
2	Чай «LIPTON»	3,843	10,55	40,544	14,768
3	Ідеальний чай	4,029	12,5	50	16,232
4	Сума	11,778	36,55	143,275	46,256
5	Середнє значення	3,93	12,18	47,75	15,418

Розрахунок параметрів рівняння регресії між загальною середньозваженою оцінкою та ціною товару.

b = (47,75-3,93*12,18)/(15,418-(3,93)²) = 4,349;

a =12,18-4,349+3,93=-4,91.

Після підстановки фактичних даних отримаємо лінійне рівняння регресії.

Y -4,91+4,349 *

Проводимо перевірку рівняння на товарах.

= -4,91+4,349*3,906=12,07;

= -4,91+4,349*3,843=11,8

= -4,91+4,349*4,029=16,61

Оцінюємо отримане рівняння на предмет адекватності підібраної моделі. Для цього розраховуємо коефіцієнт кореляції.

=

- розрахункове значення ціни

- фактичне значення ціни

Таблиця 6.3

Проміжні розрахунки коефіцієнта кореляції

№	Товари		Y
1	Чай «GREENFELD»	3,906	13,5	12,07	1,74	0,012
2	Чай «LIPTON»	3,843	10,55	11,8	2,65	0,144
3	Ідеальний чай	4,029	12,5	12,61	0,102	0,185
4	Сума	11,778	36,55	36,48	4,49	0,341
5	Середнє значення	3,93	12,18

=0,051*100%=5,1%

Отже, отримане рівняння лінійної регресії не є адекватним відповідно до підібраної моделі. Тому нам варто підібрати інше рівняння для визначення ціни.

Після розв’язання системи рівнянь визначення коефіцієнтів, a та b та складання рівняння регресії будуємо графічну залежність у від х.

Рис1. Графік функції y=f(x)