p>
11
157775
225792
56192
17
163552
176430
11529
8
218436
287056
65048
12
222019
297921
73114
18
223176
244843
22200
16
284117
374199
81486
19
360237
395322
32614
Разом
2452202
3255143
746331
Звідси видно, що зі збільшенням собівартості збільшується і виручка від продажів, хоча в окремих випадках така залежність не спостерігається. Це говорить про можливе наявності прямого кореляційного зв'язку. Зв'язок між величиною комерційних і управлінських витрат та іншими ознаками не спостерігається.
Статистичну зв'язок між двома ознаками можна зобразити графічно. За x позначається факторний ознака, в даному випадку собівартість. За у позначається результативний ознака - виручка.
Рис. 2.1 Залежність величини виручки від собівартості
Лінія, поєднана точками, називається В«ламана регресіїВ». Кількість точок ламаної регресії відповідає числу підприємств.
Точніше визначити наявність і тісноту зв'язку можна за допомогою різних показників. Знаючи показники, можна виявити ті чинники, які в даних конкретних умовах є вирішальними і головним чином впливають на формування величини результативної ознаки.
До показниками тісноти зв'язку відноситься лінійний коефіцієнт кореляції.
У статистичної теорії розроблені і на практиці застосовуються різні модифікації формул розрахунку даного коефіцієнта:
, (2.1)
де x - факторний ознака;
y - результативний ознака.
Виконавши нескладні перетворення можна отримати наступну формулу (2.2):
. (2.2)
При користуванні цією формулою відпадає необхідність обчислювати відхилення індивідуальних значень ознак від середньої величини, що виключає помилку в розрахунках при округленні середніх величин.
Лінійний коефіцієнт кореляції може приймати будь-які значення в межах від -1 до +1. Чим ближче коефіцієнт кореляції за абсолютною величиною до 1, тим тісніше зв'язок між ознаками. Знак при лінійному коефіцієнті кореляції вказує на напрямок зв'язку - прямий залежності відповідає знак плюс, зворотній - знак мінус.
На основі даних таблиці 1.1 (2.1), за допомогою формули (2...
