Линейная регрессия на корреляции

Лине́йная регре́ссия на корреля́ции — частный случай линейной регрессии. Применяется для построения простейших регрессионных моделей для прогнозирования временны́х рядов.

${\displaystyle \langle y\rangle _{t}=\sigma (y)\cdot {\sum _{k=1}^{N}{{{x_{t-1,k}-{\overline {x}}_{k}} \over \sigma (x_{k})}\cdot corr_{k}}}+{\overline {y}}}$

где:

• ${\displaystyle \langle y\rangle _{t}}$ — результат регрессионного восстановления,
• ${\displaystyle \sigma (y)}$ — стандартное отклонение восстанавливаемого ряда,
• ${\displaystyle x_{t,k}}$ — опорные ряды, из которых производится восстановление целевого ряда,
• ${\displaystyle {\overline {x}}_{k}}$ — среднее арифметическое ${\displaystyle k}$-го опорного ряда,
• ${\displaystyle \sigma (x_{k})}$ — стандартное отклонение ${\displaystyle k}$-го опорного ряда,
• ${\displaystyle corr_{k}}$ — коэффициент корреляции между восстанавливаемым рядом и ${\displaystyle k}$-м опорным рядом,
• ${\displaystyle {\overline {y}}}$ — среднее арифметическое восстанавливаемого ряда.

Это заготовка статьи по статистике. Помогите Википедии, дополнив её.

У этой статьи есть несколько проблем, помогите их исправить: В статье не хватает ссылок на источники (см. рекомендации по поиску). Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (23 апреля 2012) В статье есть список источников, но не хватает сносок. Без сносок сложно определить, из какого источника взято каждое отдельное утверждение. Вы можете улучшить статью, проставив сноски на источники, подтверждающие информацию. Сведения без сносок могут быть удалены. (23 апреля 2012) Пожалуйста, после исправления проблемы исключите её из списка параметров. После устранения всех недостатков этот шаблон может быть удалён любым участником.