Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
корреляция.docx
Скачиваний:
3
Добавлен:
30.05.2015
Размер:
80.77 Кб
Скачать

Заключение.

В конце своей работы, как было указано ранее, хотелось бы сделать ряд выводов, касающихся как проведенных исследований, так и самого корреляционного анализа в целом, его значении в статистике.

Итак, начнем с зависимости плотности автомобильных дорог от площади территории субъекта РФ. Как и предполагалось, была установлена обратная зависимость, что можно объяснить. В большинстве случаев, большой площадью обладают субъекты северного, сибирского и дальневосточного регионов, где и количество населения меньше, и условия более суровые, что в принципе и не принуждает людей строить такое количество километров автодорожного полотна, как например в центральных регионах.

Далее, прямая зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от площади территории субъекта РФ также не должна, на мой взгляд, кого-то удивлять. Да, быть может в относительно маленьких регионах и живет относительно большое количество людей, однако их деятельность меркнет на фоне металлургических и нефтедобывающих заводов той же Сибири или Урала. Так что, я считаю, коэффициент корреляции, максимально близкий к единице из тех показателей, которые были, показывает нам совершенно верную ситуацию, сложившуюся в России.

Наконец, зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от плотности дорог в субъекте РФ, не являющаяся прямой, могла бы кого-то и удивить, как, собственно, и меня, но все встает на свои места, если подробнее разобраться с формулировкой. Плотность автодорожного полотна не есть объем транспортного трафика в данном субъекте, а если бы таковым и являлся, то стоить принять во внимание факт того, что в сравнении с автомобильными выхлопами есть нечто, загрязняющее атмосферу куда серьезнее (к примеру, те же металлургические заводы или электростанции).

В заключение хотелось бы отметить, что корреляционный анализ абсолютно бесстрастен к тем величинам, которые мы сравниваем. В тех вопросах, где люди начнут спорить о правильности или неправильности слов оппонента, корреляционный коэффициент знаком может рассудить все эти неурядицы. Таким образом, я считаю, что стоит знать хотя бы основы этого процесса, потому что с его помощью можно легко подвести итог в статистических исследованиях.

Список ресурсов.

  1. http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F

  2. http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/Main.htm

  3. http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/18-11.htm

  4. http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d01/01-01.htm

  5. http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d01/10-01.htm

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.