5. Построить 95%-ый доверительный интервал для уравнения регрессии на всём диапазоне исходных данных.

Сделаем расчёты для всех точечных прогнозов :

Х1	Х2	У	σ	Yпрогн.	Ymin	Ymax
11	7	38	5,08	39,14	26,90	51,39
4	10	29	4,90	37,97	26,16	49,78
15	7	44	5,09	43,98	31,71	56,24
4	10	37	4,90	37,97	26,16	49,78
6	6	36	5,12	30,67	18,32	43,02
6	10	39	4,90	40,38	28,56	52,20
5	10	43	4,90	39,17	27,36	50,99
3	10	30	4,90	36,76	24,95	48,56
8	10	50	4,91	42,80	30,97	54,63
14	6	42	5,14	40,34	27,95	52,73
10	10	50	4,91	45,22	33,38	57,06
15	7	35	5,09	43,98	31,71	56,24
7	10	41	4,91	41,59	29,77	53,42
8	10	51	4,91	42,80	30,97	54,63
3	7	31	5,06	29,47	17,27	41,68
14	5	39	5,19	37,91	25,40	50,43
11	7	39	5,08	39,14	26,90	51,39
8	8	39	5,02	37,94	25,85	50,04
7	8	37	5,02	36,74	24,64	48,83
13	9	52	4,98	46,41	34,42	58,40
14	10	45	4,92	50,05	38,19	61,91
9	10	45	4,91	44,01	32,17	55,84
12	8	43	5,03	42,78	30,66	54,90
14	9	48	4,98	47,62	35,63	59,62
9	8	31	5,02	39,15	27,05	51,25

Построенный доверительный интервал для уравнения регрессии на всем диапазоне данных позволяет визуально определить, в каких диапазонах (с вероятностью 95%) может принимать значение вес собранного при фиксированном количестве обобранных кустов винограда и орешника.