1. Главная
  2. Библиотека
  3. Статистика
  4. 4. Выявить наличие зависимости:
Решение задачи на тему

4. Выявить наличие зависимости:

  • Статистика
  • #Прикладная статистика в экономике
  • #Регрессионный анализ и корреляционный анализ
4. Выявить наличие зависимости:

Условие:

4. Выявить наличие зависимости:

ПоказательПоказатель
\cline { 2 - 4 }IIIIII
A444622
B565237
C749471
D849665
E514540
F809781
G78111104
H53108107

Решение:

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=n(xy)(x)(y)[nx2(x)2][ny2(y)2] 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:

  • nn — количество наблюдений,
  • xx и yy — 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=8n = 8
  2. I=44+56+74+84+51+80+78+53=420\sum I = 44 + 56 + 74 + 84 + 51 + 80 + 78 + 53 = 420
  3. II=46+52+94+96+45+97+111+108=649\sum II = 46 + 52 + 94 + 96 + 45 + 97 + 111 + 108 = 649
  4. I2=442+562+742+842+512+802+782+532=19336\sum I^2 = 44^2 + 56^2 + 74^2 + 84^2 + 51^2 + 80^2 + 78^2 + 53^2 = 19336
  5. II2=462+522+942+962+452+972+1112+1082=42625\sum II^2 = 46^2 + 52^2 + 94^2 + 96^2 + 45^2 + 97^2 + 111^2 + 108^2 = 42625
  6. III=4446+5652+7494+8496+5145+8097+78111+53108=48782\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.

Выбери предмет