45,8%
- коефіцієнт варіації оселяції
= (10455/6771, 5) В· 100% = 154,4%
. Кореляційній аналіз
Кореляцією назівається неповний звязок между досліджуванімі Явища. Це така залежність, коли будь-якому значень однієї змінної Величини может відповідаті декілька різноманітніх значень Іншої змінної величину. Вона відображає закон множини причин и НАСЛІДКІВ и є вільною Неповне залежністю. p align="justify"> Модель кореляційно-регресійного аналізу (лінійної регресії) є найбільш Розповсюдження регресійною моделлю. По-перше, вона пріваблює своєю Божою простотою, ТОМУ ЩО немає простіше Функції, чем лінійна (рівняння прямої Лінії). По-друге, при лінійній апроксімації легко вдається здобудуть мінімальну середньоквадратічну помилки. p align="justify"> У кореляційно-регресивності аналізі оцінювання Лінії регресії для додавання ряду В«лінія регресіїВ» здійснюється не в окрем точках, як в аналітічному групуванні, а в Кожній точці інтервалу Зміни факторної ознакой х. Тоб лінія регресії в цьом випадка безперервна и зображується у вігляді певної Функції, яка назівається рівнянням регресії, а У-це теоретичні Значення результатівної ознакой. p align="justify"> хлопцем лінійною регресією Y на X назівається одностороння стохастичную залежність между Випадкове величинами сертифіката № Y и фактора X, Які знаходяться у причиново-наслідкових відношеннях, причому зміна фактора віклікає пропорціональну зміну сертифіката №.
Нехай ми маємо набор значень двох змінніх x i , y i , i = 1, ..., n. Парі (x i , y i ) можна зобразіті точками на площіні XY:
Уведемо гіпотезу, что между Показники Y и фактором X існує стохастичную лінійна залежність. Суть задачі Полягає в тому, щоб найти (підібраті, підігнаті) лінію, яка Найкраще опісує залежність Y від X.
В
Модель лінійної регресії є, Власне Кажучи, лінійною апроксімацією (набліженням) реальної Лінії регресії y (x). Вона опісується рівнянням прямої
В
де множнік а 1 назівається коефіцієнтом регресії. Пряма винна проходити так, щоб Стосовно крапок Вибірки
{X i , Y i } (n) = {(x 1 , y 1 ) , (x 2
