Степенная регрессионная модель

d2<d<4-d2, 1,641<2,069<2,359, следовательно автокорреляция остатков отсутствует.

. Определим среднюю относительную ошибку аппроксимации в процентах

Подставим результаты предварительных расчетов (см. табл. 5) в формулу:

, > 8-10%, следовательно модель неприемлема для прогнозирования, что можно объяснить малым числом наблюдений (N=10). Для того чтобы модель можно было использовать для прогнозирования достаточно увеличить число наблюдений с 10 до 15, тогда <10 %.

Выводы по модели:

Автокорреляция остатков отсутствует, связь сильная, но коэффициенты незначимы и модель неприемлема для прогнозирования. Таким образом, модель недостаточно отражает зависимость между себестоимостью 1 т литья У (руб.) от брака литья Х (т). Возможно, необходимо расширить перечень наблюдений или рассмотреть другую выборку из генеральной совокупности.