Розрахунок теоретичного та емпіричного значень відношення детермінації, їх економетрична інтерпретація. Обчислення кореляційного відношення
Стандартна похибка моделі виражається в одиницях вимірювання результуючої змінної. Це робить неможливим порівняння 2-ох чи кількох КРМ на точність, якщо в них результуюча змінна вимірюється різними одиницями.
Для такого порівняння використовується безвимірна характеристика точності моделі і тісноти зв’язку – відношення детермінації.
Відношенням детермінації називають відношення поясненої дисперсії до всієї дисперсії результуючої змінної:
Із формули випливає, що відношення детермінації може приймати значення з інтервалу: 
.
Відношення детермінації є показником адекватності усіх кореляційно-регресійних моделей. А в нашому випадку (для парної ЛКРМ) його називають коефіцієнтом детермінації
Для обчислення похибки моделі використовують пояснену дисперсію 
, то для обчислення відношення детермінації зручніше використовувати формулу:
R2 =0,4504
Отже, в середньому по Україні 45,04% зміни валового регіонального продукту у фактичних цінах пояснюється зміною роздрібного товарообороту підприємства.
Кореляційним відношенням називають арифметичне значення кореня квадратного з відношення детермінації:
Є показником сили зв’язку та адекватності моделі для всіх КРМ. Якщо КРМ є парною лінійною, то кореляційне відношення рівне абсолютному значенню коефіцієнта кореляції.
Оскільки R= 0,96, то зв'язок між факторною ознакою та результуючою змінною можна вважати достатньо тісним.
Загальну дисперсію результуючої змінної можна розкласти на суму поясненої та непоясненої дисперсії, як на основі ПЛКРМ так і на основі аналітичного групування. Формула декомпозиції загальної дисперсії змінної у має вигляд:
- кількість груп аналітичного групування;
- число одиниць сукупності в j-й групі;
- фактичне значення результуючої змінної для і-тої одиниці сукупності j-тої групи;
- середнє значення результуючої змінної в j-й групі.
Емпіричним відношенням детермінації називають величину: 
Порівняння теоретичного відношення детермінації з емпіричним відношенням детермінації, дає змогу робити висновки про адекватність моделі.
= 2413995023
=0,883
У нашому випадку емпірична регресія пояснює 88,3% усієї дисперсії результуючої змінної, що на 43,3% більше ніж теоретична пряма регресії, побудована методом найменших квадратів. Це означає, що зв’язок між валовим регіональним продуктом у фактичних цінах та роздрібним товарооборотом підприємства для заданої вибіркової сукупності краще описувати нелінійною залежністю.