Уравнение регрессии позволяет предсказывать значения одной переменной (обычно обозначаемой как y) на основе значений другой переменной (обозначаемой как x). 1

Пример: есть данные о продажах и расходах на рекламу. 1 Можно использовать линейную регрессию, чтобы предсказать уровень продаж на основе расходов. 1

Процесс включает следующие шаги: 4

1. Анализ и обработка данных о продажах и расходах на рекламу. 4
2. Построение математической модели, которая будет описывать зависимость между этими двумя переменными. 4 Для этого используют метод регрессионного анализа, который позволяет определить коэффициенты модели и уравнение регрессии. 4
3. Использование уравнения: можно вставить значения расходов на рекламу в модель и рассчитать прогнозируемые продажи. 4

Модель предполагает, что между независимой величиной (рекламные расходы) и зависимой (сбыт или доля рынка) существует простая линейная связь. 2

Помимо написания уравнения регрессии, для определения погрешности прогноза рассчитывают среднеквадратичное отклонение. 2

Важно учитывать, что на объём продаж в каждом конкретном месяце влияет не только рассматриваемый фактор, но и другие, например сезонность спроса. 3