Имеются данные, характеризующие последовательность изменения цен в зависимости от факторов: У(цена) {26,4; 28,1; 28,9

В следующем периоде (t=7) ожидаемое значение цены по линейной двухфакторной регресионной модели будет: Цена≈35.0903
В пределах 95%-го интервала от ≈34.2592 до ≈35.9214

Качество модели (адекватность выводов) вполне приемлемое (P-значение рядом с t-статистикой Стьюдента и F-критерием Фишера)

Для упрощения сделаем замену на переменные без индексов: Y→Z | X1→X | X2→Y

Сначала делаем тренд (линейная регрессия) первого фактора по времени (дополнительный вектор t),
x[t] ≈ 82.68 + 2.43429•t

затем второго (тоже по времени) ,
y[t] ≈ 86.1133 + 1.07714•t

потом линейная регрессия по двум факторам (х1;х2)
z[x|y] ≈ -51.9733 + 0.333402•X + 0.574638•Y

Соответственно в завершении подставляем в модель трендовые значения факторов
Получаются такие результаты:

t . ; .. _ .. z[t] .. ; . _. z[x(t)|y(t)] .. ; ._ .. x(t) .. ;. _ .. y(t)
7 .. ; .. 35.0933 .. ; .. 35.0903 .. '; .. 99.720 .. ; .. 93.6533
8 .. ; .. 36.5248 .. ; .. 36.5209 .. ; . 102.154 .. ; .. 94.7305
9 .. ; .. 37.9562 .. ; .. 37.9514 .. ; . 104.589 .. ; .. 95.8076
10 .. ;. 39.3876 .. ; .. 39.3820 .. ; . 107.023 .. ; .. 96.8848

Более подробная статистика и прогнозы (показатели качества статистической модели, доверительные интервалы и пр. ) ниже:



Модель / коэффициент детерминации, ANOVA / т-параметры ..



2D графики моделей с 95% доверительным интервалом



Соотвстствующие графики девиаций/отклонений



Ну и серия 3D видов с 95%-м доверительным интервалом и линейным трендом