%Регресионный анализ, динамические ряды данных
clc;
cla reset;
clear;
t=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	11 12 13 14 15 16 17 18];%вариант 1
Yt=[10 14 21 24 33 41 44 47 49 43 47 50 48 54 57 61 59 65];
%параметры регрессии
m=1;
n=size(t);
format bank;
disp('Вариант #1 коэф корреляции')
Koeff_regr=corrcoef(t, Yt);
Whichstats={'tstat','fstat','dwstat'};

stats=regstats(Yt',t','linear',Whichstats);
disp('Дисперсионный анализ');
fstat=stats.fstat; %расчетная эф статистика
F_tabl=finv(0.95,m,n(2)-m-1); %табличное значение f
tstat=stats.tstat;%расчетная эф статистика
T_tabl=tinv(0.95,n(2)-m-1); %табличное значение tстьюдента
CoeffTable=dataset({tstat.beta,'Coef'},{tstat.se,'StdEr'},{tstat.t,'tStat'})
dwstat=stats.dwstat;

%КН1
Yrash=CoeffTable.Coef(2)*t+CoeffTable.Coef(1);
sumznam=sum(Yt.^2);
ost=(Yt-Yrash);
sumchis=sum(ost.^2);

KH1=sqrt(sumchis/sumznam)
if (KH1>0)&(KH1<1)
    disp('Полное совпадение факта и прогноза, модель адекватна')
elseif (KH1==1)
    disp('При построении необходимо получить среднюю квадратическую ошибку и далее использовать спец методы')
elseif (KH1>1)
    disp('Прогноз дает худшее результаты ')
end
    

    
