Выводы. 
Оценка уровня значимости коэффициента линейной корреляции

1. Полученный коэффициент линейной корреляции r_xy= 0,91 указывает на сильную прямую связь между доходами (Х) и объемом потребления (Y). Коэфициент корреляции значим.

2. Искомое уравнение линейной регрессии имеет вид:

3. Расчетные значение отличаются от фактических в среднем на 3,3254%.

4. Значение коэффициента детерминации говорит о том, что изменение объема потребления на 83% происходит за счет изменения уровня дохода. Это значение коэффициента свидетельствует об относительно хорошем качестве модели.

5. Согласно точечному прогнозу при доходе 100 д.е. объем потребления будет составлять 138,4907 д.е.

6. С вероятностью 95% истинный прогноз Y_{прогноз} при доходе 100 д.е. будет находиться в интервале [113,3117;163,6697].

7. Полученное значение коэффициента эластичности показывает, что при росте располагаемого дохода на 1% объем потребления в среднем увеличится на 0,5364%.

8. Искомое уравнение степенной регрессии имеет вид: y =11,7510x^0,5327 Коэфициент корреляции r_xy=0,9085 значим, и указывает на прямую связь между доходами (Х) и объемом потребления (Y).

9. Качество модели определяется степенью близости коэффициента детерминации R² к 1. Согласно данному коэффициенту ближе к 1 коэффициент детерминации линейной регрессии, поэтому будем считать более качественной линейную модель зависимости объемов потребления от доходов.