По ниже указанным данным нужно нарисовать диаграмму: Для каждой пары значений (затраты, количество травматических случаев) у нас будет точка на графике. 1. Определение осей: Ось X: Затраты на охрану труда (в тыс. руб.) Ось Y: Количество травматических

пО НИЖЕ УКАЗАННЫМ ДАННЫМ НУЖНО НАРИСОВАТЬ ДИАГРАММУ:
Для каждой пары значений (затраты, количество травматических случаев) у нас будет точка на графике.

2. Определение осей

Ось X: Затраты на охрану труда (в тыс. руб.)
Ось Y: Количество травматических случаев (на 1000 чел.)
3. Построение диаграммы

Для каждой строки из таблицы данных:

Найдите значение затрат (ось X)
Найдите соответствующее количество травматических случаев (ось Y)
Поместите точку на графике, соответствующую этим координатам (X, Y).
Пример построения (выборочно)

Строка 1: Затраты = 6.7, Количество = 10.3. Поместите точку (6.7, 10.3) на диаграмме.
Строка 2: Затраты = 11.8, Количество = 7.5. Поместите точку (11.8, 7.5) на диаграмме.
И так далее, для каждой строки.
Визуальное представление

В итоге у вас получится диаграмма с точками, разбросанными по плоскости. Анализ этой диаграммы позволит оценить, существует ли связь между затратами и количеством травматических случаев.

4. Анализ

Направление: Если точки образуют тенденцию:
Восходящая тенденция: С увеличением затрат увеличивается количество травм.
Нисходящая тенденция: С увеличением затрат уменьшается количество травм (возможно, это желаемый результат, если затраты направлены на снижение травматизма).
Отсутствие тенденции: Точки разбросаны хаотично, скорее всего, связь слабая или отсутствует.
Сила связи: Насколько близко точки расположены к предполагаемой линии тренда. Чем ближе, тем сильнее связь (можно оценить визуально). Для более точного определения силы связи вычисляется коэффициент корреляции.
Важно:

Масштаб: Выберите масштаб осей таким образом, чтобы все точки уместились на графике и при этом была видна структура данных.
Инструменты: Вы можете нарисовать диаграмму вручную, используя бумагу и карандаш, или использовать специализированные программы (Excel, Google Sheets, Python с библиотеками, такими как Matplotlib, Seaborn).