Построить требуемое уравнение регрессии

По смыслу задачи роль переменной X будет играть стоимость основных производственных фондов, роль переменной Y будет играть объем валового выпуска. Будем строить уравнение регрессии Y=θ0+θ1X.
Вычислим необходимые средние величины
X=4,1, Y=4,35
X2=19,708, Y2=20,867
XY=19,864
Вычисляя оценки параметров по формулам
θ1=XY-X∙YX2-X2, θ0=Y-θ1∙X
получим, θ1=0,7001, θ0=1,4794 . В результате искомое уравнение регрессии примет вид
Y=1,4794+0,7001X
Находя прогнозируемые значения переменной Y и соответствующие остатки регрессии ei=Yi-Yi, получим, что ei2=5,2392 и e2=0,5239.
Оценка дисперсии ошибок регрессии равна
S2=ei2n-2=0,6549
Найдем
x2=X2-X2=2,898
y2=Y2-Y2=1,9445
Тогда оценки дисперсии параметров регрессии равны
S02=S2∙X2n∙x2=0,4454 , S12=S2n∙x2=0,0226
Вычислим коэффициент детерминации
R2=1-e2y2=0,7306
это показывает, что изменение объема валового выпуска на 73,06% объясняется изменением стоимости основных производственных фондов.
Вычислим коэффициент эластичности
EYX=θ1XY=0,6599
это оказывает, что при изменении стоимости основных производственных фондов в среднем на 1%, объем валового выпуска изменится в среднем на 0,6599%.
Найдем средне квадратические отклонения переменных σX=x2=1,7024 , σY=y2=1,3945