В случае корреляционного анализа исследуется связь между показателями, из которых одни рассматриваются как независимые показатели-факторы (их величины обозначены через X) и зависимой переменной (анализируемой величиной базового показателя), обозначенной через У.

В условиях неизвестного характера влияния показателей-факторов на величину базового показателя последний может быть представлен приближенно в виде линейной комбинации.

Используя метод наименьших квадратов, находят коэффициенты регрессии. Для найденных коэффициентов определяется коэффициент корреляции между действительным и теоретическим значением базового показателя и проверяется его значимость, т. е. проводится полный регрессионный анализ.

Полученные значения коэффициентов регрессии будут описывать степень влияния каждого фактора на величину базового значения показателя.

Имея данные для определения количества сопоставимых проектов жилых домов, отвечающих предъявляемым требованиям (рекомендуется не менее 20 проектов), с помощью математических методов, пакета программ множественного корреляционно-регрессионного анализа определяются коэффициенты регрессии для многофакторного уравнения Корреляции составил 0,99, что свидетельствует о существенности анализируемых факторов в образовании базового значения показателя сметной стоимости для данной совокупности проектов.

Сопоставление фактической и расчетной (на основании модели) сметной стоимости проектов показывает, что отклонение составляет до 1%.

Таким образом, можно сделать вывод, что определение базовых значений показателей проектов с помощью многофакторных моделей, получаемых на основе корреляционного и регрессионного анализа, служит надежным инструментом для оценки проектных решений на всех стадиях проектирования.