1) чёткая экономическая интерпретация параметров линейной модели регрессии;

2) в большинстве случаев нелинейные модели регрессии преобразуются к линейному виду.

Общий вид модели парной регрессии зависимости переменной у от переменной х:

yi=β0+β1xi+εi,

где yi– результативные переменные,

xi– факторные переменные,

β0, β1 – параметры модели регрессии, подлежащие оцениванию;

εi – случайная ошибка модели регрессии. Данная величина является случайной, она характеризует отклонения реальных значений результативных переменных от теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии.

Присутствие случайной ошибки в модели регрессии порождено следующими источниками:

1) нерепрезентативность выборки. Модель парной регрессии в большинстве случаев является большим упрощением истинной зависимости между переменными, потому что в модель входит только одна факторная переменная, не способная полностью объяснить вариацию результативной переменной. При этом результативная переменная может быть подвержена влиянию множества других факторных переменных в гораздо большей степени;

2) ошибки, возникающие при измерении данных;

3) неправильная функциональная спецификация модели.

Коэффициент β1, входящий в модельпарной регрессии, называется коэффициентом регрессии. Он характеризует, на сколько в среднем изменится результативная переменная у при условии изменения факторной переменной х на единицу своего измерения. Знак коэффициента регрессии указывает на направление связи между переменными:

1) если β1›0, то связь между изучаемыми переменными (с уменьшением факторной переменной х уменьшается и результативная переменная у, и наоборот);