Этапы:
Предварит- формулир-ся задача исслед-я, опр методика измерения показателей, сбора инф-ии, опр-ся число факторов
Сбор инф-ии и ее первичная обработка-анализ-ся объем единиц: совок-ть должна быть достат большой по числу единиц и наблюдений, число фак-ов «n» должно соответствовать кол-ву наблюдений «N». Данные должны быть однородны.
Построение ур-я регрессии-опр-ся форма связи и тип аналитической фу-ии (парабола, гипербола, прямая) и находятся ее параметры
.Оценка тесноты связей признаков, оценка ур-я регрессии-оценивается достовер-ть всех характеристик корреляц связи и ур-я регрессии используя критерий Фишера или Стьюдента.
Прогнозирование развития анализируемой сис-мы по ур-ию регрессии.-осущ-ся прогноз возможных значений рез-та по лучшим значениям факто признаков, включенных в модель. Построение урав-я регресси представляет математ описание изменения фактор и результ признака по эмпирич, фактич данным. Ур-е должно опр-ть каким будет ср значение результатив признака У при том или ином знач фактор признака Х. Основ формы связи: прямая, гипербола, парабола. Метод опр-я параметров ур-я регрессии: метод наиментших квадратов
