Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
чистовик.docx
Скачиваний:
5
Добавлен:
20.12.2018
Размер:
143.3 Кб
Скачать

Корреляционная Таблица.

Интервалы xi

Интервалы yi

Число наблюдений mi

Среднее значение в данном интервале по xi

7,382-

9,7492*

9,7492-

12,1164

12,1164-

14,4836

14,4836-

16,8508

16,8508-

19,218

2,412-3,4016*

7,382

1

7,382

3,4016-4,3912

11,367

10,108

11,688

10,919

4

9,497

4,3912-5,3808

13,036

13,132

15,103

16,522

17,253

5

15,009

5,3808-6,3704

14,167

15,847

14,886

15,067

15,66

16,259

16,261

7

15,450

6,3704-7,36

16,737

15,563

15,991

17,692

17,124

16,961

16,825

17,2

17,99

19,218

17

19,059

17,114

13

17,267

Число наблюдений

1

4

3

11

11

30

5

*-верхняя граница включительно.

По корреляционной таблице можно судить о характере связи. В данном случае зависимость прямая.

Графической формой систематизации данных наблюдений является поле корреляции, представляющее собой точечный график, где по оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а по оси ординат – результативного.

Зависимость производительности труда (выпуск товаров и услуг на одного работника) от уровня вооруженности труда ОПФ (стоимость ОПФ на одного работника) показана на рисунке 5.

Расчет эмпирической линии регрессии при прямолинейной зависимости выполняется по уравнению:

Система «нормальных» уравнений при выравнивании по прямой имеет вид:

Найдем значения и :

Следовательно, получается:

Таблица 14.

Вспомогательная таблица для расчёта сумм слагаемых в системе уравнений.

№ n/n

xi

yi

xi2

yi2

yi*xi

1

2,412

7,382

5,818

54,494

17,805

8,557

2

4,014

10,108

16,112

102,172

40,574

11,760

3

4,216

10,919

17,775

119,225

46,035

12,165

4

4,253

11,367

18,088

129,209

48,344

12,239

5

4,260

11,688

18,148

136,609

49,791

12,253

6

4,480

17,253

20,070

297,666

77,293

12,693

7

4,643

13,036

21,557

169,937

60,526

13,019

8

5,128

15,103

26,296

228,101

77,448

13,989

9

5,158

13,132

26,605

172,449

67,735

14,049

10

5,326

16,522

28,366

272,976

87,996

14,385

11

5,531

16,259

30,592

264,355

89,929

14,795

12

5,595

14,167

31,304

200,704

79,264

14,923

13

5,711

15,660

32,616

245,236

89,434

15,155

14

5,763

15,847

33,212

251,127

91,326

15,259

15

5,909

14,886

34,916

221,593

87,961

15,551

16

6,087

16,261

37,052

264,420

98,981

15,907

17

6,171

15,067

38,081

227,014

92,978

16,075

18

6,591

16,737

43,441

280,127

110,314

16,916

19

6,644

19,059

44,143

363,245

126,628

17,022

20

6,672

15,991

44,516

255,712

106,692

17,078

21

6,676

15,563

44,569

242,207

103,899

17,086

22

6,680

17,990

44,622

323,640

120,173

17,094

23

6,708

17,692

44,997

313,007

118,678

17,150

24

6,717

17,000

45,118

289,000

114,189

17,168

25

6,903

17,124

47,651

293,231

118,207

17,540

26

6,903

19,218

47,651

369,332

132,662

17,540

27

6,913

16,961

47,790

287,676

117,251

17,560

28

6,914

17,114

47,803

292,889

118,326

17,562

29

7,228

16,825

52,244

283,081

121,611

18,190

30

7,360

17,200

54,170

295,840

126,592

18,454

Итого:

173,566

459,131

1045,323

7246,274

2738,642

459,134

Оценка тесноты корреляционной связи осуществляется с помощью линейного коэффициента корреляции (r) и корреляционного отношения (Rэ).

Линейный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

Т.к. r = 0,868, то связь является прямой и зависимость между X и Y довольно тесная.

Оценка значимости линейного коэффициента корреляции осуществляется по формуле:

с вероятностью P.

Коэффициент корреляции Rэ является универсальным измерителем тесноты связи. Если r можно использовать только при линейной корреляции, то Rэ применяется при любой форме связи (при линейной связи r = Rэ).

где - дисперсия фактора Y;

- дисперсия Y под действием всех факторов, кроме X.

Таблица 15.