Насколько точны прогнозы месячных производственных расходов, основанные на объёме выпускаемой продукции.

На рабочем листе Без А с параметрами регрессии в ячейке В5 приведен показатель достоверности аппроксимации R²=0.61. Подобное значение R² указывает, что переменные Произведенные В и Произведенные С вместе обуславливают 61% колебаний месячных производственных расходов. В параметрах первоначальной регрессии, включающей независимую переменную Произведенные А, R²=0.65. Это означает, что включение независимой переменной Произведенные А объясняет только дополнительные 4% колебаний текущих производственных расходов. Столь малая разница согласуется с решением удалить из анализа независимую переменную Произведенные А.

В выходных параметрах регрессии на листе Без А, в ячейке В7, стандартная ошибка регрессии с независимыми переменными Произведенные В и Произведенные С равна 1274. Мы рассчитываем, что 68% наших прогнозов с помощью нашей регрессии будут точны в пределах одной стандартной ошибки, и 95% прогнозов с помощью множественной регрессии будут определены с точностью в пределах двух стандартных ошибок. Любой прогноз, отличающийся от действительного значения более чем на 2 стандартные ошибки, рассматривается как выброс. Следовательно, если у прогнозируемого значения текущих производственных расходов ошибка 2548 (2 1274), руб., считаем это наблюдение выбросом.

В разделе остатков регрессионного анализа даётся для каждого наблюдения прогнозируемое значение расходов и остаток, равный реальным расходам, уменьшенным на величину прогнозируемого значения расходов. Например, для первого наблюдения мы предсказали расходы, равные 43 381,10 руб. Остаток 1057,95 руб. означает, что прогноз меньше реального значения на 1057,95 руб.