Разработаны две алгоритмические схемы оценивания параметров линейной регрессии с требованием равенства нулю ошибки аппроксимации для заданного наблюдения и на их основе способы расчета динамических оценок вкладов факторов, входящих в состав правой части линейной регрессионной модели, в значения зависимой переменной. Одна из этих схем основана на решении задачи квадратичного программирования, а вторая предусматривает использование взвешенного метода наименьших квадратов. Организованный при этом итерационный процесс предполагает пересчет матрицы весовых коэффициентов для каждого наблюдения обрабатываемой выборки данных. Рассчитаны вклады следующих факторов для регрессионной модели погрузки на железнодорожном транспорте: объема добычи угля, объема вывезенной древесины, рабочего парка груженых железнодорожных вагонов (в среднем в сутки). Установлено, что наибольшее влияние на выходную переменную оказывает объем добычи угля, хотя это влияние и имеет некоторую общую тенденцию к снижению: почти на 4 пункта за 14 лет. Также несколько ослабевает, на 3 пункта, влияние и второго по значимости фактора - рабочего парка груженых железнодорожных вагонов. А наименее значимый показатель (объем вывезенной древесины) имеет явную тенденцию к усилению своего влияния, которое выросло почти на 7 пунктов
I developed two algorithmic schemes for estimating the parameters of linear regression with the requirement that the approximation error for a given observation is zero and, on their basis, methods for calculating the dynamic estimates of the contributions of the factors included in the right side of the linear regression model to the values of the dependent variable. One of these schemes is based on solving a quadratic programming problem, and the second involves the use of a weighted least squares method. The iterative process organized in this case involves recalculating the matrix of weighting coefficients for each observation of the processed data sample. I calculated the contributions of the following factors for the regression model of loading on railway transport: the volume of coal production, the volume of exported timber, the working fleet of loaded railway cars (on average per day). I found that the largest influence on the output variable is exerted by the volume of coal production, although this influence has some general tendency to decrease - by almost 4 points over 14 years. Also, the influence of the second most important factor - the working fleet of loaded railway cars, is also weakening by 3 points. But the least significant indicator - the volume of exported timber - has a clear tendency to increase its influence, which has grown by almost 7 points