Етап 3 Економетрична інтерпретація параметрів моделі,

1. b_1- коефіціент регресії

• Якщо b₁≠0, то на основі даних вибірки можна стверджувати, що між змінними у і х існує лінійна кореляційна залежність,

• Якщо параметр b_1=0, то на основі вибірки можна стверджувати, що лінійно кореляційної залежності немає,

• Якщо параметр b_1>0, то при збільшенні факторної ознаки х середнє значення результуючої змінної зростає,

• Якщо параметр b₁<0, то при збільшення факторної ознаки х середнє значення результуючої змінної спадає,

• Абсолютне значення параметра b₁ показує величину зміни у на одиницю приросту факторної ознаки,

2. b₀ – вільний член рівняння регресії

• Значення параметра b₀ можна трактувати, як середнє значення результуючої змінної при нульовому значенні факторної ознаки, Хоча в багатьох випадках аналізу соціально-економічної системи, середнє значення факторної ознаки оцінити важко(або взагалі неможливий),

Визначивши параметри моєї моделі ми можемо сказати наступне:

• оскільки b₁ ≠0, то між змінними існує лінійно-кореляційна залежність;

• оскільки b₁>0, то при збільшені кількості працівників збільшується денний товарооборот ;

• оскільки b₁=32,0133, то денний товарооборот збільшується на 32,0133 га при збільшенні кількості працівників на одного чол.., ..

• оскільки , то його можна трактувати як середній рівень результуючої змінної при нульовому значенні факторної ознаки,

4.Обчислення випадкових відхилень та їх інтерпретація

Отримавши ПЛКРМ можна обчислити відхилення , і=1,емпіричних чи теоретичних значень результуючої змінної від відповідних нормативних

Ці відхилення називають випадковими відхиленнями моделі,

№ попорядку	y i	ỹi	еi
1	464	418,624	45,376
2	580	546,677	33,323
3	502	322,584	179,416
4	425	450,637	-25,637
5	589	578,691	10,309
6	623	642,717	-19,717
7	658	610,704	47,296
8	434	450,637	-16,637
9	381	418,624	-37,624
10	347	354,597	-7,597
11	252	386,611	-134,611
12	359	386,611	-27,611
13	460	482,651	-22,651
14	668	610,704	57,296
15	416	386,611	29,389
16	592	578,691	13,309
17	338	354,597	-16,597
18	393	450,637	-57,637
19	521	578,691	-57,691
20	619	610,704	8,296

Теоретично вважається, що випадкові відхилення дають змогу оцінити ефективність використання факторної ознаки. Зокрема, в даному випадку, де значення випадкового відхилення від’ємні, теоретична кількість денного товарообороту перевищує її фактичне значення, тобто в цьому магазині кількість працівників є недостатньо . Зміна такого стану речей є завданням власника цього магазину.