Погрішність регресійної моделі можна оцінити за величиною стандартної похибки побудованого лінійного рівняння регресії . Величина похибки оцінюється як середнє квадратичне відхилення по сукупності відхилень початкових (фактичних) значень yiознаки Yвід його теоретичних значень , розрахованих за побудованою моделлю.
Погрішність регресійної моделі виражається у відсотках і розраховується як величина .100.
У адекватних моделях погрішність не повинна перевищувати 12%-15%.
Значення приводиться у вихідній таблиці "Регресійна статистика" (табл. 2.5) у комірці В81 (термін "Стандартна помилка"), значення – у таблиці описових статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3, стовпець 2).
Висновок:
Погрішність лінійної регресійної моделі складає *100 = 144,8/78,658 *100 = 184 %, що не підтверджує адекватність побудованої моделі .
У разі лінійного рівняння регресії =a0+a1x величина коефіцієнта регресії a1показує, на скільки в середньому (у абсолютному виразі) змінюється значення результативної ознаки Yпри зміні чинника Хна одиницю його вимірювання. Знак при a1показує напрям цієї зміни.
Висновок:
Коефіцієнт регресії а1= показує, що при збільшенні факторної ознаки Вартість активів на 1 млн. грн. значення результативної ознаки Фінансовий результат збільшується в середньому на млн. грн.