Часть III. Корреляционная таблица.

Таблица 3.1

	160	165	170	175	180	185	190	∑
50	1							1
55			3					3
60		1	1	2				4
65			2	2	2			6
70		1	1	2	3	1		8
75				1	2		1	4
80				1		1		2
85						1		1
90							1	1
	1	2	7	8	7	3	2	30

M(x,y)=(1•50•160+3•55•170+1•60•165+1•60•170+2•60•175+2•65•170+2•65•175+2•65•180+1•70•165+1•70•170+2•70•175+3•70•180+1•70•185+1•75•175+2•75•180+1•75•190+1•80•175+1•80•185+1•85•185+1•90•190)=(8000+28050+9900+10200+21000+22100+22750+19800+11550+11900+24500+37800+12950+13125+27000+14250+14000+14800+15725+17100)==11883,3333

cov(x,y)= M(x,y) – M(x)·M(y)= 11883,3333-174.3335·67,8333=11883,3333-11825,6166=57,7167

Найдем выборочный коэффициент корреляции:

Определим уровень значимости коэффициента корреляции:

T_{наблюдаемое} =

Т_{критическое}=

Т_{критическое}=

> => Т_{наблюдаемое}> Т_{критическое}

Вывод: Так как Т_{наблюдаемое}> Т_{критическое}, со степенью уверенности 95%, нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента корреляции.

Часть IV. Уравнения регрессии.

1. Выборочное уравнение линейной регрессии Y на X:

−146,9267

Построим график:

−146,9267=197,104−146,9257=50,1783

−146,9267=234,061−146,9267=87,1343

2. Выборочное уравнение линейной регрессии X на Y:

Построим график:

Часть V. Ранговая корреляция.

Таблица 5.1

1. Ранговая корреляция Спирмана:

t_{критическое}=

t_{критическое}=

T_{критическое}=t_{критическое}·

> => > T_{критическое}

Вывод: Так как > T_{критическое ,} с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента ранговой корреляции Спирмана.

2. Ранговая корреляция Кендалла:

T_{критическое}=0,2525

> => > T_{критическое}

Вывод: Так как > T_{критическое}, с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла.

=