2) Исходные и промежуточные данные сведем в таблицу.

	Заработная плата	Стаж	(xi – x)^2	(yi – y)^2	(xi – x)^2* (yi – y)^2
1	4 629	2,8	62 482 226,88	43,75	52 283,08
2	7 221	5,4	28 223 400,00	16,11	21 326,17
3	9 813	7,6	7 401 501,12	3,29	4 935,89
4	12 495	9,8	1 487,64	0,15	-14,88
5	15 177	12,6	6 987 722,16	10,15	8 421,21
6	17 859	13,7	28 360 204,68	18,37	22 823,27
7	20 541	14	64 118 935,20	21,03	36 719,79
Сумма	87 735	65,9	197 575 477,68	112,85	146 494,54
Среднее	12 533,57	9,41	28 225 068,24	16,12

Тогда линейный коэффициент корреляции определяется:

r = 146 494,54 / 7 * √28 225 068,24 * √16,12 = 0,98

При r больше 0,7 связь считается сильной.

3) Промежуточные расчеты сведем в таблицу.

	Заработная плата	Стаж	xi * yi	ŷi
1	4 629	2,8	12 961,20	-2,6003
2	7 221	5,4	38 993,40	-4,4147
3	9 813	7,6	74 578,80	-6,2291
4	12 495	9,8	122 451,00	-8,1065
5	15 177	12,6	191 230,20	-9,9839
6	17 859	13,7	244 668,30	-11,8613
7	20 541	14	287 574,00	-13,7387
Сумма	87 735	65,9	972 456,90	-56,93
Среднее	12 533,57	9,41	138 922,41	-8,13

В предыдущих заданиях были рассчитаны σ_x² = 28 225 068,24, σ_y² = 16,12, r_xy = 0,98 тогда:

b = 138 922,41 - 12 533,57 * 9,41 / 28 225 068,24 = 0,0007

a = 9,41 – 0,0007 * 12 533,57

Рассчитаем коэффициент регрессии b = 0,98 * √16,12 / √28 225 068,24 = 0,0007

Следовательно, уравнение регрессии имеет вид: ŷ_i = 0,64 – 0,0007x_i. Значение коэффициента регрессии показывает, что при увеличении стажа на 0,0007 лет, зарплата увеличивается на 1 рубль.