Рассчитать коэффициент корреляции. Оценить его значимость. Сделать вывод о наличии статистически значимой связи между показателями. Определить ее силу и направление. Возрастные коэффициенты смертности Белгород 12,4 Брянская 12,8 Владимировская 14

Добавлена: 10.04.2026
Обновлена: 10.04.2026
Предмет: Статистика
Автор: Кэмп

#Прикладная статистика в экономике
#Регрессионный анализ и корреляционный анализ

Условие:

Рассчитать коэффициент корреляции. Оценить его значимость. Сделать вывод о наличии статистически значимой связи между показателями. Определить ее силу и направление. Возрастные коэффициенты смертности
Белгород 12,4
Брянская 12,8
Владимировская 14
Воронежская 14,1
Ивановская 14,3
Калужская 14,8
Костромская 14,8
Курская 14,9
Липецкая 14,9
Московская 15
Орловская 15,1
Рязанская 15,4
Смоленская 15,5
Тамбовская 15,5
Тверская 15,5
Тульская 16,1
Ярославская 16,9
Денежные доходы в среднем на душу
Белгородская 36170
Брянская 28006
Владимировская 29291
Воронежская 26864
Ивановская 26787
Калужская 23479
Костромская 26799
Курская 25383
Липецкая 22152
Московская 23578
Орловская 24876
Рязанская 23893
Смоленская 22593
Тамбовская 22783
Тверская 22550
Тульская 25035
Ярославская 23703

Решение:

В данной задаче мы имеем две переменные (выборки):

Возрастные коэффициенты смертности ( $X$ ).
Денежные доходы в среднем на душу населения ( $Y$ ).

Количество наблюдений $n$ равно 17 (по числу регионов).

1. Дано

Переменная $X$ (Возрастной коэффициент смертности, на 1000 чел.): $X = \{12.4, 12.8, 14.0, 14.1, 14.3, 14.8, 14.8, 14.9, 14.9, 15.0, 15.1, 15.4, 15.5, 15.5, 15.5, 16.1, 16.9\}$

Переменная $Y$ (Денежные доходы, руб.): $Y = \{36170, 28006, 29291, 26864, 26787, 23479, 26799, 25383, 22152, 23578, 24876, 23893, 22593, 22783, 22550, 25035, 23703\}$