Демпинг⁠⁠

Не ожидал что пост столько наберет.
Видимо надо признаться где у меня статистика "ошиблась".
Вот мои рассчеты:

> d <- c(4,4,6,10)
> m <- c(3410000,2000000,1750000,900000)
> mod <- lm(m~d)
> coefficients(mod)
(Intercept) d
3820000.0 -300833.3

Формально все верно - 1 день снижает стоимость "услуг" на 300 тысяч.
Только вот...

> coeftest(mod)

t test of coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3820000 975563 3.9157 0.05946 .
d -300833 150533 -1.9985 0.18371
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

> confint(mod)
2.5 % 97.5 %
(Intercept) -377508.3 8017508.3
d -948522.9 346856.3

Перевожу на понятный язык:
С вероятностью 18.4% с течением времени "стоимость" не падает, а растет.
С вероятностью 95% изменение "стоимости" за день лежит в диапазоне от -948522.9 до 346856.3. То есть она может и падать почти на 900 тысяч в день и расти на 300 тысяч (но как указано выше скорее все таки падает).

То есть статистика сама признает (если конечно не забыть ее об этом спросить) что прогноз получился крайне не точным из за малого количества исходных данных.

... но Юля все равно не права :)