💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Этап 5. Проверка качества подобранной модели

Качество преобразованной модели можно проверить стандартными средствами Excel, также представленными в полученной таблице. По критерию F= 80, 6118, регрессия больше параметра «Значимость» F = 0, 00028592.

Регрессионная статистика (рис. 6) показывает высокую вероятность верности предположения о наличии степенной зависимости пары «Площадь/Ставка».

Множественный коэффициент корреляции R весьма высок - связь очень сильная. В этом можно удостовериться, сопоставив 0, 97 с табличными данными (табл. 2) [5, с. 81].

Таблица 2. Сопоставление абсолютной величины коэффициента корреляции и характера связи

Стандартная ошибка показывает отклонение фактических значений результирующего показателя от теоретической расчетной величины на удалении σ при распределении Гаусса, или (грубо) какой разброс данных присущ выборке.

Теснота связи параметров определяется по параметру R-квадрат (коэффициент детерминации), а для малых выборок, к которым относится и наш случай (7 наблюдений), целесообразно использовать нормированный R-квадрат (коэффициент детерминации, скорректированный на величину выборки). Эти данные свидетельствуют о тесноте связи имеющихся параметров и чем ближе его значение к единице, тем лучше модель описывает исходный ряд данных, т. е. из двух «хороших» моделей «победит» та, у которой нормированный R-квадрат выше.

Полученную модель можно считать достаточно достоверной.