Короткий опис(реферат):
В статті досліджено причини виникнення і правила застосування некласичного регресійного аналізу (НРА). Розкрито, що його слід застосовувати в тих випадках, коли не виконується головна умова класичного регресійного аналізу (КРА), що означає негаусів характер розподілу залишкових похибок, який, як правило, проявляється при їх числі n > 500. Наведено робочі формули НРА і розглянуто головні етапи його програмної реалізації. Зроблено висновок, що НРА є необхідною еволюцією НРА, яка обумовлена зміною уявлень про характер дійсних розподілів залишкових похибок при великих обсягах спостережень. // The article deals with the causes of origin and rules of the non-classical regression analysis (NRA) usage. It is shown that one should apply it in the case where the main condition of the classical regression analysis (CRA) is not realized, and it is in non-Gauss character of residual errors distribution, which usually snows itself when their number is n> 500. The NRA working formulas are presented and the main stages of its software support are considered. The author made the conclusion that the NRA is the result of necessary evolution of the CRA, which is due to a change of ideas about the nature of the residual errors actual distribution in large volumes of observations.
