Данная модель имеет вид множественной регрессии, где y - зависимая переменная, а x1 и x2 - независимые переменные. Цель данной модели состоит в том, чтобы предсказать, как изменения x1 и x2 влияют на y, то есть на долю людей, живущих за чертой бедности. Коэффициент при x1 (0,73) говорит о том, что при увеличении уровня безработицы на 1%, доля людей, живущих за чертой бедности, увеличится на 0,73%. Этот коэффициент положительный, что говорит о том, что безработица влияет на рост бедности. Коэффициент при x2 (-0,0003) говорит о том, что при увеличении потребительских расходов на 1%, доля людей, живущих за чертой бедности, уменьшится на 0,0003%. Этот коэффициент отрицательный, что говорит о том, что уровень потребительских расходов оказывает негативное влияние на бедность. Основываясь на этих выводах, можно сделать предположение, что рост бедности связан как с экономическими факторами, так и социальными. При наличии высокого уровня безработицы, люди становятся более склонными к бедности, тогда как увеличение потребительских расходов может уменьшить процент людей, проливающих за чертой бедности. Однако, эта модель не учитывает другие факторы, которые могут влиять на уровень бедности. Например, ее результаты могут измениться в зависимости от региона, в котором проводится исследование, в зависимости от политической ситуации в стране, уровня коррупции и т.д. Поэтому, для более точных прогнозов, необходимо учитывать все факторы, оказывающие влияние на уровень бедности, и проводить исследования с учетом этих факторов.