Построение линейной регрессии в Excel — подробное руководство для анализа данных и прогнозирования

Автор: ·

В современном мире анализ данных стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности. Одним из самых популярных инструментов для этой цели является программа Excel. С ее помощью можно проводить различные статистические расчеты и строить графики, включая линейную регрессию.

Линейная регрессия — это метод анализа, который позволяет определить связь между двумя переменными. Он основан на предположении, что эта связь может быть описана линейной функцией. Такой подход позволяет прогнозировать значения одной переменной на основе другой.

Excel предоставляет удобный и простой в использовании инструмент для построения линейной регрессии. С его помощью можно не только найти уравнение прямой, наилучшим образом описывающей данные, но и оценить статистическую значимость этой связи, а также провести прогнозы на основе полученной модели.

Содержание статьи:

Зачем нужна линейная регрессия

Использование линейной регрессии в Excel предоставляет нам удобный и простой способ построения моделей и анализа данных. Excel предлагает широкий набор инструментов и функций, которые позволяют нам проводить регрессионный анализ и получать результаты в удобном формате.

Одним из главных преимуществ использования Excel для построения линейной регрессии является его доступность и широкое распространение. Excel является одним из самых популярных программных инструментов для работы с данными, и поэтому многие исследователи и аналитики уже знакомы с его интерфейсом и функциональностью.

Кроме того, Excel предоставляет нам возможность визуализировать и интерпретировать результаты линейной регрессии. Мы можем построить график регрессии, который поможет нам визуально представить взаимосвязь между переменными. Также мы можем анализировать значимость коэффициентов и качество модели, чтобы убедиться в ее надежности.

Важность использования линейной регрессии в анализе данных заключается в том, что она позволяет нам выявить и понять скрытые закономерности и взаимосвязи между переменными. Это помогает нам принимать более обоснованные решения и делать точные прогнозы на основе имеющихся данных.

В резюме, линейная регрессия в Excel — это мощный инструмент, который позволяет нам анализировать и предсказывать взаимосвязь между переменными. Она обладает широкими возможностями визуализации и интерпретации результатов, а также является доступной и популярной программой для работы с данными. Использование линейной регрессии в анализе данных позволяет нам принимать обоснованные решения и делать точные прогнозы.

Преимущества использования Excel для построения линейной регрессии

Одним из главных преимуществ Excel является его простота использования. Даже без специальных знаний в области статистики и математики, пользователь может легко построить линейную регрессию, следуя простым шагам. Excel предоставляет удобный интерфейс и интуитивно понятные инструменты, что делает процесс построения регрессии доступным для широкого круга пользователей.

Еще одним преимуществом Excel является его возможность импортировать данные из различных источников. Это позволяет анализировать большие объемы данных и использовать их для построения линейной регрессии. Excel также предоставляет инструменты для очистки данных от выбросов и ошибок, что позволяет получить более точные результаты.

При построении линейной регрессии в Excel можно выбрать различные типы регрессии в зависимости от особенностей данных и поставленных задач. Это позволяет адаптировать модель к конкретным требованиям и получить более точные прогнозы. Расчет коэффициентов регрессии также осуществляется автоматически, что упрощает процесс анализа данных.

Использование линейной регрессии в Excel предоставляет множество возможностей для анализа данных и принятия решений. В данном разделе мы рассмотрели основные преимущества Excel при построении линейной регрессии, но программа также предлагает и другие функции и инструменты, которые могут быть полезны в анализе данных. Рекомендуется дальнейшее изучение возможностей Excel для более глубокого понимания и применения линейной регрессии в анализе данных.

Шаг 1: Подготовка данных

Перед тем, как приступить к построению линейной регрессии в Excel, необходимо провести подготовку данных. Этот шаг важен, так как от качества и правильности подготовки данных зависит точность и надежность полученных результатов.

В данном разделе мы рассмотрим процесс импорта данных в Excel и очистки данных от выбросов и ошибок. Импорт данных позволяет загрузить необходимые данные в программу для дальнейшего анализа. Очистка данных от выбросов и ошибок помогает устранить некорректные значения, которые могут исказить результаты линейной регрессии.

Импорт данных в Excel может быть выполнен различными способами, в зависимости от источника данных. Например, данные можно импортировать из текстового файла, базы данных или других программ. После импорта данных, необходимо проверить их корректность и соответствие требуемому формату.

Очистка данных от выбросов и ошибок включает в себя анализ значений, их сравнение с ожидаемыми значениями и удаление некорректных данных. Для этого можно использовать различные методы, такие как фильтрация данных, удаление дубликатов, замена некорректных значений на средние или медианные значения и т.д.

Импорт данных в Excel

Перед началом импорта данных необходимо убедиться в том, что данные, которые мы собираемся использовать, находятся в удобном для импорта формате. Это может быть файл в формате CSV (Comma-Separated Values), текстовый файл или файл Excel. Важно также учесть, что данные должны быть структурированы и не содержать ошибок или выбросов, так как это может повлиять на точность и надежность регрессионной модели.

После подготовки данных мы можем приступить к импорту в Excel. Для этого открываем программу и выбираем вкладку "Данные". Затем нажимаем на кнопку "Импорт из файла" и выбираем соответствующий файл с данными. После этого Excel предоставит нам несколько опций для настройки импорта, таких как разделитель полей и формат данных. Необходимо выбрать соответствующие параметры в зависимости от формата данных, чтобы гарантировать правильный импорт.

После успешного импорта данных в Excel, мы можем приступить к их очистке от выбросов и ошибок, что является важным шагом перед построением линейной регрессии. Для этого можно использовать различные инструменты и функции Excel, такие как фильтры, формулы и условное форматирование. Цель этого шага — обеспечить качество данных и исключить возможные искажения, которые могут повлиять на результаты регрессионного анализа.

Шаг Действие
1 Открыть программу Excel и выбрать вкладку "Данные".
2 Нажать на кнопку "Импорт из файла" и выбрать соответствующий файл с данными.
3 Настроить параметры импорта, такие как разделитель полей и формат данных.
4 Провести очистку данных от выбросов и ошибок с использованием инструментов Excel.

После завершения импорта данных и их очистки, мы готовы перейти к следующему шагу — построению линейной регрессии. В следующем разделе мы рассмотрим выбор типа регрессии и расчет коэффициентов регрессии, что позволит нам создать модель, описывающую связь между зависимой и независимыми переменными.

Очистка данных от выбросов и ошибок

Один из способов очистки данных от выбросов и ошибок в Excel — это использование функции фильтрации. С помощью этой функции можно отфильтровать данные по определенным условиям и исключить некорректные значения. Например, можно установить условие, при котором значения, выходящие за пределы заданного диапазона, будут исключены из анализа.

Другим методом очистки данных является использование функции удаления дубликатов. Эта функция позволяет удалить повторяющиеся значения из столбца данных, что может быть полезно при обнаружении ошибок в данных.

Также в Excel можно использовать функцию поиска и замены, чтобы заменить некорректные значения на корректные. Например, если в данных присутствуют опечатки или неправильные значения, можно использовать функцию поиска и замены, чтобы исправить эти ошибки.

Очистка данных от выбросов и ошибок является важным этапом в построении линейной регрессии в Excel. Правильная очистка данных позволяет получить более точные и надежные результаты анализа, что в свою очередь способствует более точному прогнозированию и интерпретации результатов.

Шаг 2: Построение линейной регрессии

Excel предоставляет удобные инструменты для построения линейной регрессии, которые позволяют нам оценить влияние независимых переменных на зависимую переменную и создать математическую модель, которая может быть использована для прогнозирования будущих значений.

Перед тем как приступить к построению линейной регрессии в Excel, необходимо импортировать данные и очистить их от выбросов и ошибок. После этого мы можем перейти к выбору типа регрессии и расчету коэффициентов регрессии.

Выбор типа регрессии зависит от характера данных и целей исследования. В Excel доступны различные типы регрессии, такие как простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия и полиномиальная регрессия. Каждый тип регрессии имеет свои особенности и применяется в определенных ситуациях.

После выбора типа регрессии мы можем рассчитать коэффициенты регрессии, которые показывают величину и направление влияния независимых переменных на зависимую переменную. Эти коэффициенты помогают нам понять, насколько сильно и каким образом изменяется зависимая переменная при изменении независимых переменных.

Построение графика регрессии является важным шагом в визуализации и интерпретации результатов линейной регрессии. График позволяет наглядно представить зависимость между переменными и оценить качество модели. Также мы можем проанализировать значимость коэффициентов регрессии и качество модели с помощью статистических тестов.

После построения модели линейной регрессии мы можем использовать ее для прогнозирования будущих значений зависимой переменной. Прогнозирование позволяет нам делать предположения о том, как будет изменяться зависимая переменная при изменении независимых переменных. Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания помогает нам оценить надежность прогнозов и определить диапазон возможных значений.

Использование линейной регрессии в анализе данных имеет большую важность, так как позволяет нам выявить и оценить влияние различных факторов на исследуемую переменную. Это помогает принимать обоснованные решения на основе данных и предсказывать будущие события.

В данном разделе мы рассмотрели основные шаги построения линейной регрессии в Excel. В следующем разделе мы подробнее рассмотрим визуализацию и интерпретацию результатов линейной регрессии, а также прогнозирование с помощью этого метода.

Выбор типа регрессии

Excel предоставляет несколько типов регрессии, каждый из которых имеет свои особенности и применяется в различных ситуациях. Например, если у вас есть только одна независимая переменная и одна зависимая переменная, то подойдет простая линейная регрессия. Она представляет собой прямую линию, которая наилучшим образом приближает точки на графике.

Если же у вас есть несколько независимых переменных, то может потребоваться множественная линейная регрессия. Она позволяет учесть влияние всех этих переменных на зависимую переменную и построить более сложную модель.

Кроме того, в Excel доступны и другие типы регрессии, такие как полиномиальная регрессия, экспоненциальная регрессия и логистическая регрессия. Они используются в случаях, когда зависимость между переменными не может быть описана простой линией.

Выбор типа регрессии в Excel зависит от характера ваших данных и целей исследования. Важно учитывать какие переменные влияют на зависимую переменную и какой вид зависимости вы хотите увидеть на графике. Также стоит учитывать сложность модели и количество доступных данных.

Расчет коэффициентов регрессии

Для начала, давайте вспомним, что линейная регрессия — это статистический метод, который позволяет нам определить линейную зависимость между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В нашем случае, мы будем использовать Excel для построения и анализа линейной регрессии.

Расчет коэффициентов регрессии в Excel включает в себя несколько шагов. Во-первых, нам необходимо выбрать тип регрессии, который наилучшим образом соответствует нашим данным. Затем мы проводим расчет коэффициентов, которые определяют наклон и сдвиг линии регрессии. Эти коэффициенты позволяют нам оценить влияние независимых переменных на зависимую переменную.

После расчета коэффициентов регрессии, мы переходим к визуализации и интерпретации результатов. Мы строим график регрессии, который позволяет нам визуально оценить соответствие модели данным. Также мы анализируем значимость коэффициентов и качество модели, чтобы определить, насколько хорошо наша модель объясняет вариацию в данных.

Наконец, мы переходим к прогнозированию с помощью линейной регрессии. Мы используем построенную модель для предсказания значений зависимой переменной на основе значений независимых переменных. Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания позволяет нам оценить надежность наших прогнозов и определить, насколько точно мы можем предсказывать значения зависимой переменной.

Использование линейной регрессии в анализе данных имеет важное значение, поскольку позволяет нам выявить и изучить взаимосвязи между переменными. Расчет коэффициентов регрессии является неотъемлемой частью этого процесса, поскольку позволяет нам количественно оценить влияние независимых переменных на зависимую переменную.

В этом разделе мы рассмотрели процесс расчета коэффициентов регрессии для линейной модели в Excel. Теперь у нас есть необходимые инструменты для анализа взаимосвязей между переменными и прогнозирования значений зависимой переменной на основе независимых переменных.

В следующем разделе мы рассмотрим прогнозирование на основе построенной модели и оценку точности прогнозов и интервалов предсказания.

Шаг 3: Визуализация и интерпретация результатов

Одним из основных инструментов для визуализации результатов линейной регрессии является график регрессии. Этот график позволяет наглядно представить зависимость между независимой и зависимой переменными. На графике отображаются точки данных и линия регрессии, которая показывает направление и силу связи между переменными.

При анализе графика регрессии необходимо обратить внимание на наклон линии. Если линия имеет положительный наклон, это означает, что с увеличением значения независимой переменной, значение зависимой переменной также увеличивается. Если наклон линии отрицательный, то с увеличением значения независимой переменной, значение зависимой переменной уменьшается.

Кроме графика регрессии, важно проанализировать значимость коэффициентов и качество модели. Для этого можно использовать статистические показатели, такие как коэффициент детерминации (R-квадрат) и стандартная ошибка регрессии. Коэффициент детерминации показывает, насколько хорошо модель объясняет изменение зависимой переменной. Стандартная ошибка регрессии позволяет оценить точность прогнозов и интервалов предсказания.

Важно отметить, что использование линейной регрессии в анализе данных имеет свои преимущества. Она позволяет выявить и оценить взаимосвязь между переменными, а также прогнозировать значения зависимой переменной на основе построенной модели. Это полезный инструмент для исследования и анализа данных в Excel.

В данном разделе мы рассмотрели основные аспекты визуализации и интерпретации результатов линейной регрессии в Excel. Далее вы можете ознакомиться с разделом о прогнозировании с помощью линейной регрессии и оценкой точности прогнозов и интервалов предсказания.

Построение графика регрессии

Для построения графика регрессии в Excel необходимо выполнить несколько простых шагов. Во-первых, необходимо иметь данные, на основе которых будет строиться регрессия. Во-вторых, необходимо выбрать тип регрессии, которую мы хотим построить. В зависимости от типа данных и целей исследования, можно выбрать различные модели регрессии, такие как простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия и другие.

После выбора типа регрессии, необходимо рассчитать коэффициенты регрессии. Это можно сделать с помощью специальных функций и формул Excel. Расчет коэффициентов регрессии позволяет определить величину и направление влияния независимых переменных на зависимую переменную.

После расчета коэффициентов регрессии, можно приступить к построению самого графика регрессии. Для этого необходимо выбрать соответствующие данные и использовать функцию графика Excel. График регрессии позволяет визуально оценить, насколько хорошо модель описывает данные и какие тренды и закономерности можно выделить.

Помимо построения графика регрессии, важно также проанализировать значимость коэффициентов и качество модели. Это позволяет оценить, насколько надежны и статистически значимы полученные результаты. Также можно провести прогнозирование на основе построенной модели и оценить точность прогнозов и интервалов предсказания.

Анализ значимости коэффициентов и качества модели

Для анализа значимости коэффициентов мы используем статистические показатели, такие как t-статистика и p-значение. T-статистика позволяет оценить значимость каждого коэффициента регрессии, а p-значение показывает вероятность получить такие или более экстремальные результаты при условии, что нулевая гипотеза (отсутствие влияния фактора на зависимую переменную) верна.

Качество модели также является важным аспектом анализа линейной регрессии. Мы оцениваем качество модели с помощью таких показателей, как коэффициент детерминации (R-квадрат) и корректированный коэффициент детерминации. R-квадрат показывает, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной, а корректированный коэффициент детерминации учитывает количество факторов в модели и позволяет сравнивать модели с разным количеством факторов.

Анализ значимости коэффициентов и качества модели позволяет нам оценить, насколько надежна и полезна построенная линейная регрессия в Excel. Эти показатели помогают нам понять, какие факторы оказывают наибольшее влияние на исследуемую переменную и насколько хорошо модель объясняет данные. Такой анализ позволяет принимать обоснованные решения на основе результатов линейной регрессии и использовать ее для прогнозирования будущих значений зависимой переменной.

Шаг 4: Прогнозирование с помощью линейной регрессии

Для прогнозирования с помощью линейной регрессии необходимо использовать построенную модель, которая учитывает зависимость между независимой и зависимой переменными. Модель может быть использована для предсказания значений зависимой переменной на основе новых значений независимой переменной.

Прогнозирование с помощью линейной регрессии включает расчет значений зависимой переменной на основе новых значений независимой переменной с использованием коэффициентов регрессии, полученных на предыдущих этапах. Это позволяет получить численные значения, которые могут быть использованы для принятия решений и планирования дальнейших действий.

Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания является важной частью прогнозирования с помощью линейной регрессии. Она позволяет определить, насколько точно прогнозируемые значения соответствуют реальным значениям и насколько надежными являются прогнозы. Для этого используются различные статистические показатели, такие как средняя абсолютная ошибка, среднеквадратическая ошибка и коэффициент детерминации.

Использование линейной регрессии в анализе данных имеет важное значение, поскольку позволяет выявить зависимости и тенденции между переменными. Это помогает прогнозировать будущие значения и принимать обоснованные решения на основе имеющихся данных. Регрессионный анализ является мощным инструментом, который может быть использован в различных областях, таких как экономика, финансы, маркетинг и наука.

В данном разделе мы рассмотрели основные шаги по прогнозированию с помощью линейной регрессии. Теперь у вас есть необходимые знания и инструменты для использования этого метода в анализе данных. Регрессионный анализ может быть сложным и требует внимательного подхода, но с практикой и опытом вы сможете достичь высоких результатов.

Прогнозирование на основе построенной модели

Excel предоставляет удобные инструменты для прогнозирования, которые позволяют оценить будущие значения и интервалы предсказания. Для этого необходимо использовать функцию прогнозирования, которая основывается на построенной модели линейной регрессии.

Прогнозирование в Excel позволяет получить числовые значения, которые могут быть использованы для принятия решений и планирования дальнейших действий. Например, на основе прогнозируемых данных можно определить ожидаемый объем продаж, спрос на товары или услуги, а также прогнозировать финансовые показатели.

Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания является важным аспектом прогнозирования на основе линейной регрессии в Excel. Для этого необходимо провести анализ ошибок прогнозирования и оценить их величину. Чем меньше ошибка прогноза, тем более точным и надежным является прогноз.

Важно отметить, что использование линейной регрессии в анализе данных позволяет не только прогнозировать будущие значения, но и оценивать влияние различных факторов на зависимую переменную. Это позволяет выявить важные закономерности и тренды, которые могут быть использованы для принятия решений и оптимизации бизнес-процессов.

Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания

Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания основана на анализе статистических показателей, таких как среднеквадратическая ошибка, коэффициент детерминации и доверительные интервалы. Эти показатели позволяют оценить качество модели линейной регрессии и определить, насколько точно она предсказывает зависимую переменную на основе независимых переменных.

В Excel существует ряд функций и инструментов, которые позволяют провести оценку точности прогнозов и интервалов предсказания. Например, функция "СРКВХ" позволяет рассчитать среднеквадратическую ошибку, которая показывает, насколько сильно прогнозные значения отличаются от фактических. Чем меньше значение среднеквадратической ошибки, тем точнее прогнозы.

Коэффициент детерминации, который можно рассчитать с помощью функции "КОЭФДЕТ", показывает, насколько хорошо модель линейной регрессии объясняет вариацию зависимой переменной. Значение коэффициента детерминации может варьироваться от 0 до 1, где 1 означает, что модель полностью объясняет вариацию, а 0 — что модель не объясняет вариацию вообще.

Доверительные интервалы позволяют оценить диапазон значений, в котором с определенной вероятностью находятся предсказываемые значения. В Excel можно рассчитать доверительные интервалы с помощью функции "ДОВЕРИТ", указав уровень доверия и стандартное отклонение.

Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания является важным этапом анализа данных, который позволяет оценить надежность модели линейной регрессии и определить, насколько точно можно предсказывать будущие значения. Использование Excel для проведения такой оценки облегчает процесс и позволяет получить надежные результаты.

Важность использования линейной регрессии в анализе данных

Excel предоставляет нам удобные инструменты для построения линейной регрессии. Он позволяет нам импортировать данные, очищать их от выбросов и ошибок, а затем строить модель линейной регрессии. После построения модели, мы можем визуализировать результаты с помощью графиков и анализировать значимость коэффициентов и качество модели.

Один из ключевых шагов при использовании линейной регрессии в Excel — это построение графика регрессии. График регрессии позволяет нам визуально оценить связь между переменными и определить, насколько хорошо модель соответствует данным. Мы можем использовать этот график для интерпретации результатов и принятия решений на основе нашей модели.

Кроме того, линейная регрессия в Excel позволяет нам прогнозировать значения на основе построенной модели. Мы можем использовать модель для прогнозирования будущих значений и оценки точности прогнозов. Это очень полезно при планировании и принятии решений на основе данных.

Использование линейной регрессии в анализе данных является важным инструментом, который помогает нам понять и объяснить связи между переменными. Excel предоставляет нам удобные инструменты для построения и анализа линейной регрессии, что делает его незаменимым инструментом для исследования данных и принятия решений на основе них.

Преимущества использования линейной регрессии в Excel:
— Возможность импортировать данные и очистить их от выбросов и ошибок.
— Удобный выбор типа регрессии и расчет коэффициентов.
— Визуализация результатов с помощью графиков.
— Анализ значимости коэффициентов и качества модели.
— Прогнозирование значений на основе построенной модели.
— Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания.

В данном разделе мы рассмотрели важность использования линейной регрессии в анализе данных с помощью Excel. Линейная регрессия позволяет нам определить и оценить связь между переменными, построить математическую модель, визуализировать результаты, прогнозировать значения и оценить точность прогнозов. Excel предоставляет нам удобные инструменты для выполнения всех этих задач, что делает его незаменимым инструментом для анализа данных и принятия решений на основе них.

Резюме и дальнейшие возможности изучения

В данном разделе мы рассмотрели процесс построения линейной регрессии в Excel и его важность в анализе данных. Мы изучили, как использовать Excel для построения графика регрессии и анализа значимости коэффициентов и качества модели. Также мы рассмотрели возможности прогнозирования с помощью линейной регрессии и оценку точности прогнозов и интервалов предсказания.

Построение графика регрессии позволяет визуализировать зависимость между переменными и оценить ее характер. Анализ значимости коэффициентов и качества модели позволяет определить, насколько точно модель описывает данные и какие переменные оказывают наибольшее влияние на результаты. Прогнозирование на основе построенной модели позволяет предсказать значения зависимой переменной для новых наблюдений. Оценка точности прогнозов и интервалов предсказания позволяет определить, насколько надежными являются полученные прогнозы.

Использование линейной регрессии в анализе данных имеет широкий спектр применений и может быть полезным инструментом для исследования различных явлений и прогнозирования результатов. Дальнейшее изучение данной темы позволит более глубоко понять принципы работы линейной регрессии, а также ознакомиться с другими методами анализа данных и их применением в Excel.

Вопрос-ответ:

Как построить линейную регрессию в Excel?

Для построения линейной регрессии в Excel необходимо использовать функцию "Линейная регрессия". Для этого выберите данные, которые вы хотите проанализировать, затем откройте вкладку "Данные" и выберите "Анализ данных". В появившемся окне выберите "Линейная регрессия" и укажите диапазон данных для анализа. После этого Excel построит линейную регрессию и выведет результаты на новом листе.

Какие данные нужно выбрать для построения линейной регрессии в Excel?

Для построения линейной регрессии в Excel необходимо выбрать два набора данных: один для зависимой переменной (то, что вы хотите предсказать) и другой для независимой переменной (то, что вы используете для предсказания). Например, если вы хотите предсказать продажи в зависимости от рекламного бюджета, то продажи будут зависимой переменной, а рекламный бюджет — независимой переменной.

Как интерпретировать результаты линейной регрессии в Excel?

Результаты линейной регрессии в Excel представлены в виде таблицы, которая содержит различные статистические показатели. Например, вы можете увидеть коэффициенты регрессии, которые показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую переменную. Также в таблице могут быть представлены значения R-квадрат и F-статистики, которые позволяют оценить качество модели. Интерпретация результатов зависит от конкретной задачи и контекста, поэтому важно анализировать каждый показатель в соответствии с поставленной задачей.

Можно ли использовать линейную регрессию в Excel для прогнозирования будущих значений?

Да, линейная регрессия в Excel может быть использована для прогнозирования будущих значений. После построения модели линейной регрессии вы можете использовать ее для предсказания значений зависимой переменной на основе новых значений независимой переменной. Для этого вам необходимо ввести новые значения независимой переменной в Excel и использовать функцию "Прогноз" для получения прогнозируемых значений зависимой переменной.

Похожие статьи

Читайте также:

Последняя инфа: