Придумать таблицу парных имзерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на нличие линейной корреляции. Примерами соответствующих связанных величин могут служить:

Для начала, давайте создадим таблицу парных измерений значений двух величин: уровня образования (в годах) и уровня месячного дохода (в рублях). Мы предположим, что существует гипотетическая корреляционная зависимость между этими величинами.

Таблица парных измерений:

Уровень образования (годы)	Уровень месячного дохода (рубли)
9	20000
10	25000
11	30000

Теперь проведем анализ на наличие линейной корреляции между уровнем образования и уровнем месячного дохода.

1. Вы...: - Среднее значение уровня образования (X): (9 + 10 + 11 + 12 + 13 + 14 + 15 + 16 + 17 + 18) / 10 = 13.5 - Среднее значение уровня месячного дохода (Y): (20000 + 25000 + 30000 + 35000 + 40000 + 45000 + 50000 + 60000 + 70000 + 80000) / 10 = 47500 2. : - Для каждого значения X и Y вычислим отклонения от средних значений: - X - 13.5 - Y - 47500 3. : - Для каждой пары (X, Y) вычислим произведение отклонений (X - 13.5) * (Y - 47500). 4. : - Сложим все произведения отклонений. 5. : - Используем формулу для вычисления коэффициента корреляции Пирсона: r = (Сумма произведений отклонений) / (sqrt(Сумма квадратов отклонений X) * sqrt(Сумма квадратов отклонений Y)) 6. : - Если r близок к 1, то существует сильная положительная линейная корреляция. - Если r близок к -1, то существует сильная отрицательная линейная корреляция. - Если r близок к 0, то корреляции нет. Теперь, если мы проведем все вычисления, мы увидим, что коэффициент корреляции будет положительным и близким к 1, что указывает на наличие сильной положительной линейной корреляции между уровнем образования и уровнем месячного дохода. Это подтверждает гипотезу о том, что с увеличением уровня образования увеличивается и уровень дохода.