Dự báo có thể được thực hiện bằng cách áp dụng mô hình ước tính cho một tập hợp các giá trị biến độc lập mới và mục tiêu là tính toán các giá trị biến phụ thuộc. Tuy nhiên, khi làm như vậy, chúng ta phải xem xét một số yếu tố có thể có tác động đến chất lượng của các dự đoán này:
Lưu ý 1 khi dùng mô hình hồi quy thực hiện việc dự báo
Khi áp dụng mô hình cho một mẫu mới, chúng ta phải nhớ rằng các dự đoán bây giờ không chỉ có các biến thể lấy mẫu từ mẫu ban đầu, mà còn có các biến thể của mẫu mới được rút ra. Do đó, chúng ta nên luôn tính toán khoảng tin cậy confidence interval của các giá trị dự đoán, để xem phạm vi dự kiến của các giá trị biến phụ thuộc. Ví dụ từ các biến độc lập, ta thế số vào phương trình để ra được giá trị của biến phụ thuộc, và ta cần tìm giá trị biến thiên của điểm này.
Lưu ý 2 khi dùng mô hình hồi quy thực hiện việc dự báo
Chúng ta phải đảm bảo rằng các điều kiện và mối quan hệ được đo tại thời điểm lấy mẫu ban đầu không thay đổi về cơ bản. Ví dụ đề bài các về các yếu tố tác động đến sự hài lòng của người lao động, khi chúng ta lấy mẫu là lấy ở doanh nghiệp sản xuất, nhưng khi dự đoán thì chúng ta đem các công ty dịch vụ ra sử dụng thì không được nhé.
Lưu ý 3 khi dùng mô hình hồi quy thực hiện việc dự báo
Cuối cùng, không sử dụng mô hình để ước lượng vượt quá phạm vi của các biến độc lập được tìm thấy trong mẫu. Có nghĩa là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các vấn đề dự đoán không được nằm ngoài khoảng giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của mẫu ban đầu dùng tạo ra phương trình hồi quy. Ví dụ đề bài là các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình nuôi tôm, trong đó có biến độc lập là quy mô hộ, nghĩa là số người trong hộ. Trong nghiên cứu lần đầu, số người trong hộ lớn nhất là 6 người, nhưng khi áp dụng cho dự đoán, ta dự đoán cho những hộ có tận 10 người. Thì như vậy không được nhé, vì ta không thể giả định rằng các mối quan hệ là giống nhau đối với các giá trị của các biến độc lập về cơ bản lớn hơn hoặc nhỏ hơn các giá trị trong mẫu ước lượng ban đầu.
