Вам понадобится матричная арифметика. Я не уверен, как Excel пойдет с этим. Во всяком случае, здесь есть детали.
Предположим, что ваша регрессия записана как .y = X β+ е
Пусть будет вектором строки, содержащим значения предикторов для прогнозов (в том же формате, что и ). Тогда прогноз задается как
со связанной дисперсией
Тогда интервал прогнозирования 95% можно рассчитать (при условии нормально распределенных ошибок) как
Это учитывает неопределенность из-за ошибкиХ у = Х * β = Х * ( Х ' х ) - 1 Х ' У σ 2 [ 1 + Х * ( Х ' х ) - 1 ( Х * ) ' ] . У ±1,96 сг √Икс*Икс
Y^= X*β^= X*( X'Х )- 1Икс'Y
σ2[ 1 + X*( X'Х )- 1( X*)'] .
Y^± 1,96 σ^1 + Х*( X'Х )- 1( X*)'-----------------√,
еи неопределенность в оценках коэффициента. Однако он игнорирует все ошибки в . Таким образом, если будущие значения предикторов являются неопределенными, то интервал прогнозирования, рассчитанный с использованием этого выражения, будет слишком узким.
Икс*