Линейная регрессия. 
Парная регрессия

Исходные данные:

Линейное уравнение множественной регрессии для двух переменных x1 и x2 записывается в виде:

Запишем исходные данные в виде матриц:

Тогда вектор параметров линейной регрессии находится по матричной формуле.

xt — транспонированная матрица x.

После расчётов получим:

Поэтому уравнение линейной регрессии имеет вид:

Оно показывает, что при увеличении основных средств на 1 рубль валовой доход увеличивается на 0,966 рубля, а при увеличении оборотных средств на 1 рубль валовой доход увеличивается на 0,01 рубля.

Для нахождения остальных статистических характеристик регрессионной модели составим Таблицу 1.

Коэффициенты эластичности:;. По данным Таблицы 1.

Таким образом, увеличение переменных x1 и x2 на 1% приводит к увеличению валового дохода на 0,65% (для x1) и увеличению на 0,023% (для x2).