Для определения статистической зависимости данных необходимо выполнить два шага:

Первое: На основании физического смысла имеющихся статистических данных определить вид аналитической зависимости. Это может быть, например, полином второй степени \(y=a{{x}^{2}}+bx+c\), линейная зависимость \(y=ax+b\) и т.п.

Второе: По имеющимся статистическим данным найти (с помощью метода наименьших квадратов) значения величин a, b, c, определяющих конкретный вид принятой зависимости.

Полученная аналитическая зависимость называется регрессивной моделью.

MS Excel позволяет построить регрессивную модель по статистическим данным и получить значение коэффициента детерминированности (достоверности)R². Он принимает значения от 0 до 1 и показывает, насколько удачной является полученная регрессивная модель. Если R²=1, то полученная функция проходит через табличные значения, если R²=0, то выбранный вид регрессивной модели совсем неудачен. Чем ближе R² к 1, тем удачнее модель.