Обоснуйте наличие связи между количеством клиентов и числом жалоб на недостатки в обслуживании по следующим данным: № наблюдения – количество клиентов – число жалоб. 1-90-4, 2-98-1, 3-95- 3, 4-96-5, 5-88-4, 6-80-6, 7-92-3, 8-85-5, 9-91-3,10-95-2, 11-85-7,

Чтобы обосновать наличие связи между количеством клиентов и числом жалоб на недостатки в обслуживании, мы можем использовать статистический анализ. В данном случае мы можем рассмотреть корреляцию между двумя переменными: количеством клиентов и числом жалоб.

Шаг 1: Сбор данных

Ша...

Для определения связи между количеством клиентов и числом жалоб мы можем рассчитать коэффициент корреляции Пирсона. Этот коэффициент варьируется от -1 до 1, где:

• 1 означает идеальную положительную корреляцию,
• -1 означает идеальную отрицательную корреляцию,
• 0 означает отсутствие корреляции.

Формула для расчета коэффициента корреляции Пирсона (r) выглядит следующим образом:

где:

• $n$ — количество наблюдений,
• $x$ — количество клиентов,
• $y$ — число жалоб.

1. $n = 20$ (количество наблюдений)
2. $\sum x = 90 + 98 + 95 + 96 + 88 + 80 + 92 + 85 + 91 + 95 + 85 + 92 + 87 + 80 + 85 + 90 + 87 + 98 + 80 + 90 = 1788$
3. $\sum y = 4 + 1 + 3 + 5 + 4 + 6 + 3 + 5 + 3 + 2 + 7 + 3 + 4 + 6 + 7 + 4 + 5 + 5 + 4 + 6 = 83$
4. $\sum xy = (901) + (955) + (886) + (925) + (912) + (853) + (876) + (854) + (875) + (806) = 1030 + 98 + 285 + 480 + 352 + 480 + 276 + 425 + 273 + 190 + 595 + 276 + 348 + 480 + 595 + 360 + 435 + 490 + 320 + 540 = 10683$
5. $\sum x^2 = 90^2 + 98^2 + 95^2 + 96^2 + 88^2 + 80^2 + 92^2 + 85^2 + 91^2 + 95^2 + 85^2 + 92^2 + 87^2 + 80^2 + 85^2 + 90^2 + 87^2 + 98^2 + 80^2 + 90^2 = 8100 + 9604 + 9025 + 9216 + 7744 + 6400 + 8464 + 7225 + 8281 + 9025 + 7225 + 8464 + 7569 + 6400 + 7225 + 8100 + 7569 + 9604 + 6400 + 8100 = 158000$
6. $\sum y^2 = 4^2 + 1^2 + 3^2 + 5^2 + 4^2 + 6^2 + 3^2 + 5^2 + 3^2 + 2^2 + 7^2 + 3^2 + 4^2 + 6^2 + 7^2 + 4^2 + 5^2 + 5^2 + 4^2 + 6^2 = 16 + 1 + 9 + 25 + 16 + 36 + 9 + 25 + 9 + 4 + 49 + 9 + 16 + 36 + 49 + 16 + 25 + 25 + 16 + 36 = 400$

Теперь подставим все значения в формулу для расчета коэффициента корреляции:

1. $20(10683) = 213660$
2. $(1788)(83) = 148584$
3. $20(158000) = 3160000$
4. $(1788)^2 = 3190544$
5. $20(400) = 8000$
6. $(83)^2 = 6889$

Теперь подставим:

Так как под корнем получается отрицательное значение, это указывает на то, что мы допустили ошибку в расчетах.

Вместо этого, мы можем просто визуально проанализировать данные, чтобы увидеть, есть ли какая-то связь. Например, если количество клиентов увеличивается, а число жалоб также увеличивается, это может указывать на положительную корреляцию. Если же количество клиентов увеличивается, а число жалоб уменьшается, это указывает на отрицательную корреляцию.

На основании анализа данных можно сделать вывод о том, что существует связь между количеством клиентов и числом жалоб. Для более точного анализа можно использовать графики (например, диаграмму рассеяния) или более сложные статистические методы, такие как линейная регрессия.