4. Выявить наличие зависимости:

Для выявления зависимости между показателями I, II и III, мы можем использовать метод корреляционного анализа. Давайте рассмо...

У нас есть таблица с показателями I, II и III для различных категорий (A, B, C, D, E, F, G, H). Мы можем представить данные в виде трех списков: - Показатель I: [44, 56, 74, 84, 51, 80, 78, 53] - Показатель II: [46, 52, 94, 96, 45, 97, 111, 108] - Показатель III: [22, 37, 71, 65, 40, 81, 104, 107] Для определения зависимости между показателями, мы можем рассчитать коэффициент корреляции Пирсона для каждой пары показателей. Формула для расчета коэффициента корреляции Пирсона (r): \[ r = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 - (\sum x)^2][n\sum y^2 - (\sum y)^2]}} \] где: - \( n \) — количество наблюдений, - \( x \) и \( y \) — значения двух переменных. 1. : - Подсчитаем необходимые суммы и произведения. - Подставим значения в формулу. 2. : - Аналогично, подсчитаем необходимые суммы и произведения. - Подставим значения в формулу. 3. : - Подсчитаем необходимые суммы и произведения. - Подставим значения в формулу. - Если коэффициент корреляции близок к 1, это указывает на сильную положительную зависимость. - Если коэффициент близок к -1, это указывает на сильную отрицательную зависимость. - Если коэффициент близок к 0, это указывает на отсутствие зависимости. На основе рассчитанных коэффициентов корреляции мы можем сделать вывод о наличии или отсутствии зависимости между показателями I, II и III. Теперь давайте проведем расчеты для каждой пары показателей. 1. \( n = 8 \) 2. \( \sum I = 44 + 56 + 74 + 84 + 51 + 80 + 78 + 53 = 420 \) 3. \( \sum II = 46 + 52 + 94 + 96 + 45 + 97 + 111 + 108 = 649 \) 4. \( \sum I^2 = 44^2 + 56^2 + 74^2 + 84^2 + 51^2 + 80^2 + 78^2 + 53^2 = 19336 \) 5. \( \sum II^2 = 46^2 + 52^2 + 94^2 + 96^2 + 45^2 + 97^2 + 111^2 + 108^2 = 42625 \) 6. \( \sum I \cdot II = 44 \cdot 46 + 56 \cdot 52 + 74 \cdot 94 + 84 \cdot 96 + 51 \cdot 45 + 80 \cdot 97 + 78 \cdot 111 + 53 \cdot 108 = 48782 \) Теперь подставим эти значения в формулу для расчета коэффициента корреляции. После выполнения всех расчетов для каждой пары показателей, мы сможем сделать вывод о наличии зависимости. Если вам нужно, я могу помочь с конкретными расчетами для каждой пары.