В множественной регрессионной модели наиболее часто используются: 1) Линейное уравнение регрессии у = a + b1 + x1 + b2 + x2 +...+b + x + E. В этом уравнении регрессии параметры b называются коэф-ми чистой регр-ии и показывают, как в среднем изменяется у, при изменении соотвествующего х на еденицу своего измерения при условии, что все прочие факторы закреплены на среднем уровне.
2) Степенная функ-я: yx = ax1b1 * x2b2 ... xpbp * E
(b1, b2 ... bp ) - коэф-ты эластичности, и показывают, насколько % изменится у при изменении соответсвующего х на %. Этот вид ур-я получил наибольшее распространение в производственных функциях, в исслед-ях спроса и предложения
3) Модель гиперболы
у = 1 / а + ß1 * х1 + ß2 * х2 + ... + ßp * xp + E
4) Экспонента
у = eà + ß1 * х1 + ß2 * х2 + ... + ßp * xp + E
Модель гиперболы и экспонента используется при обратных связях признаков.
Стандартные компьютерные программы обработки регрессионного анализа позволяет перебирать различные функ-ии и выбирать ту из них, для которой остаточная дисперсия и ошибка аппроксимации минимальны, а коэф-т детерминации максимален.
