Аналіз багатофакторної лінійної моделі регресії

Позитивні знаки параметрів моделі вказують на те, що збільшення відповідних показників-факторів веде до збільшення результативного показника, а негативні знаки параметрів моделі вказують на те, що збільшення відповідних показників-факторів веде до зменшення результативного показника.

Так, у розглянутому прикладі, збільшення середньорічної чисельності працюючих і продуктивності праці одного працюючого викликають збільшення результативної перемінної, тоді як ріст фондовіддачі і фондоозброєності викликають зниження результативної перемінної - річного валового доходу. Характер впливу на річний валовий доход двох останніх перемінних суперечить економічному змісту. Однак це викликано тією обставиною, що ми в межах лінійної регресійної моделі нелінійний зв’язок фондовіддачі і фондоозброєності з валовим доходом грубо замінили на лінійну, що і є однією з причин появи знака мінус у параметрів регресії при цих перемінних.

Величина кожного параметра моделі показує, на яку величину зміниться значення результативної перемінної при збільшенні або зменшенні відповідного фактора на одну одиницю.

Так, в розглянутому прикладі, зі збільшенням факторної перемінної на 1 чоловіка результативна перемінна (доход) збільшиться на 4,1598 тис.грн , а зі збільшенням факторної перемінної на 1 тис.грн результативна перемінна збільшиться на 1340,8 тис.грн. Збільшення двох інших факторних перемінних веде до зниження результативної перемінної, а зниження - до збільшення.