>Я посчитал, и так, как вы предложили, но коэф. получается 0.41, а не 0.25.
Для наипростейшей линейной регрессии. Соответственно, коэф. = корень из R^2. + я считал после логарифмического преобразования, которое стандартно применяется.
(пробелы потеряны)
Dependent Variable is D1Log_PROD
Observations 2-47 used for estimation.
Estimation Method: Ordinary Least Squares
Estimate Std. Err. t Ratio p-Value
Intercept 0.01323 0.00757 1.748 0.087
D1Log_ELECTR 0.53291 0.12423 4.289 0
Log Likelihood = 85.3097
Schwarz Criterion = 81.4811
Hannan-Quinn Criterion = 82.6247
Akaike Criterion = 83.3097
Sum of Squares = 0.0659
R-Squared = 0.25
Residual SD = 0.0387
Residual skewness = -1.0271
Residual kurtosis = 4.225
Jarque-Bera Test = 10.9639 {0.004}
Box-Pierce (residuals): Q(12) = 3.8548 {0.985}
Box-Pierce (squared residuals): Q(12) = 7.0429 {0.854}
Covariance matrix from robust formula.
...Run completed in 0.49
