Какой вклад имеют отдельные факторы (X) в формировании исследуемого показателя (Y)

Программа вычислит коэффициенты линейной регрессионной модели, основываясь на Ваших данных.

Получите устойчивую оценку параметров модели регрессионного анализа

Наличие в реальных данных 5-10% выделяющихся наблюдений скорее правило, чем исключение. Однако наиболее распространенные методы, такие как метод наименьших квадратов, в таком случае будут давать смещенную оценку. В программе реализован более устойчивый к выбросам метод – обобщенный метод наименьших модулей, позволяющий получить несмещенное решение.

Оцените характеристики временного ряда, основываясь на модели авторегрессии

В силу особенностей используемой в алгоритме вариации целевой функции характерные для временных рядов односторонние отклонения, а также характерная для авторегрессии автокорреляция, связанная с наличием цикличности или сезонности показателя, не влияют на поиск решения, которое с заданной точностью будет соответствовать полному перебору всех возможных решений.

Настройте точность в зависимости от особенностей поставленной задачи

Для удобства были выделены два уровня доверительной вероятности – 95 и 99%. Это позволило значительно сократить время вычисления, не потеряв при этом статистическую значимость полученного решения.