вказують про досить тісному зв'язку першого параметра, і слабкою зв'язку другого параметра.
Для того, щоб охарактеризувати тісноту зв'язку між ознаками, проаналізуємо отримані коефіцієнти кореляції: = 0,817957088
Дане значення ryx1 говорить про те, що зв'язок між середньою тривалістю життя і чисельністю лікарів-спеціалістів сильна, тому що 0,817957088 прагне до 1. Слід зазначити, що зв'язок між ознаками пряма - із збільшенням чисельності лікарів-спеціалістів збільшується і середня тривалість життя. p> ryx2 = 0,115172845
Дане значення ryx2 показує, що зв'язок між середньою тривалістю життя і кількістю викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря слабка. При збільшенні кількості викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря зменшується середня тривалість життя. p> Проаналізувавши всі отримані результати, можна зробити висновок про те, що в цілому модель непогана. Враховуючи, що всі коефіцієнти за модулем близькі до одиниці, можна сказати про наявність досить високою тісноті зв'язку між розглянутими параметрами, враховуючи те, що між чисельністю лікарів-спеціалістів та середньою тривалістю життя, а також між кількістю викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря та середньою тривалістю життя, пряма залежність (про це говорить позитивний знак). p> Таким чином, в ході виконаної роботи ми закріпили теоретичні поняття кореляційно-регресійного аналізу та отримали практичні навички обчислення відповідних показників сили і тісноти зв'язку між явищами і процесами, а також навчилися їх інтерпретувати.
