При наличии достаточного количества данных по объектам-аналогам в практике оценки используют метод регрессионного анализа В ходе исследования строятся различные варианты линий тренда: линейная, логарифмическая, степенная, экспоненциальная. Аппроксимация наиболее точна, когда линия тренда в наибольшей степени приближается к представленной на диаграмме зависимости. Также в автоматическом режиме происходит фильтрация исходной выборке на наличие выбросов.

Алгоритм проведения регрессионного анализа:

• Задаем диапазоны исследуемой зависимости X и Y
• Если это необходимо, задаем диапазон объектов-аналогов для расчета корректировок

Форма задания параметров

На листе результатов представлены найденные типы зависимостей с коэффициентами соответствий (R^2), исходная и отфильтрованная выборка данных с указанием найденных выбросов и график подобранной зависимости. Если были заданы объекты аналоги, таблица с корректирующими коэффициентами также представлена на листе результатов.

Результаты расчетов на листе Excel