Список проголосовавших за комментарий "Константин Лебедев, там нет данных. Не важно какую вы регрессию считаете. По поводу ошибок:<br/> 1. Анализ временных рядов необходимо начинать с теста на стационарность, например <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fru.wikipedia.org%2Fwiki%2F%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%94%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%26mdash%3B_%D0%A4%D1%83%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%D0%B0&s=4077818484">Дики — Фуллера</a>. У вас его нет. Если по результатам теста обнаружилось наличие единичного корня, то линейную регрессию строить нельзя. С большой долей вероятности он в ваших данных присутсвует.<br/> 2. Если единичного корня все-таки нет, то после построения регрессии нужно построить графики <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FAutocorrelation&s=3034668116">afc</a>/<a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FPartial_autocorrelation_function&s=2128982146">pafc</a> и проверить отсутсвие значимого их отклонения от нуля. Тут я на глаз уверен на 100%, что присутствует отличная от нуля автокорреляция остатков. В этом случае нужно использовать <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FAutoregressive%26ndash%3Bmoving-average_model%23Autoregressive%26ndash%3Bmoving-average_model_with_exogenous_inputs_model_%28ARMAX_model%29&s=444253419">ARMAX</a> модель для построения зависимости с учетом значимых лагов на afc/pafc. <br/> "