Если кто-нибудь сталкивался с такой задачкой, не могли бы вы мне подсказать как мне ее решить (само решение не обязательно, хотя бы просто алгоритм)...или литературу где можно посмотреть (IMG:style_emoticons/default/blush.gif)
А то у меня уже голова кругом, даже не знаю где еще можно поискать и что мне с ней делать (IMG:style_emoticons/default/bye.gif)

Имеются данные, характеризующие динамику спроса (y) в зависимости от насыщенности рынка (x1) и фактора цен (x2)
Y_спрос={43,3;44,1;45,8;47,3;48,4;49,3}
X1_((н.р.))={81,4;83,8;85,7;88,3;89,1;90,3}
X2_((цена))={16,3;16,9;17,3;17,7;18,1;18,5}
Требуется предвидеть дальнейшее поведение спроса на периоды t7,t8,t9,t10 .
Оцените адекватность выводов.

Заранее спасибо за ответ...

Сталкивался. Не очень понятная формулировка. Вполне возможно, что необходимо построить уравнение множественной регрессии y=a0+a1*x1+a2*x и уравнения парной регрессии x1=b0+b1*t и x2=c0+c1*t. Затем найти значения x1_7, x1_8, x1_9, x1_10 и x2_7, x2_8, x2_9, x2_10 по парным уравнениям, подставив туда t=7, t=8, t=9, t=10. А затем подставить эти значения в уравнение множественной регрессии.

Вполне, по крайней мере хоть какое то, но направление, спасибо огромное, решу так, а там уж видно будет...если что на месте разберусь...
Но вроде даже логично получается:
решить уравнения парной регрессии, а затем найти зависимость множественной регрессии от ... вообщем думаю то, что нужно...Еще раз спасибо...