1. Расчет коэффициента Фехнера.

xi	yi
4,1	300	-0,92	-350
6,6	950	1,58	300
3,9	520	-1,12	-130
4,2	480	-0,82	-170
6,3	1000	1,28	350

5 пар значений, все знаки совпадают (если одно из отклонений = 0, то знаки считаются не совпадающимися)

, где С – число пар совпадающих знаков в рядах отклонения от среднего, H – число пар не совпадающих знаков в рядах отклонения от среднего.

 очень сильная связь.

Коэффициент Фехнера обычно завышает тесноту связи.

2. Расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена.

xi	yi	Nx	Ny	di	di2
4,1	300	2	1	1	1
6,6	950	5	4	1	1
3,9	520	1	3	-2	4
4,2	480	3	2	1	1
6,3	1000	4	5	-1	1

N_x, N_y – ранги по x и y соответственно. Определяются по возрастанию, т.к. стоимость основных фондов возрастает.

d_i = N_x – N_y

=  заметная теснота связи.

3. Расчет коэффициента корреляции рангов Кендела.

xi	yi	Nx	Ny	P	Q
3,9	520	1	3	2	2
4,1	300	2	1	3	0
4,2	480	3	2	2	0
6,3	1000	4	5	0	1
6,6	950	5	4	0	0
				 = 7	 = 3

Значения признака x должны быть расположены в порядке возрастания.

N_x, N_y – ранги признаков x и y соответственно.

P – число следующих за каждым из N_y рангов более высокого порядка.

Q – число следующих за каждым из N_y рангов меньше по значению.

=  умеренная связь.

4. Расчет эмпирического корреляционного отношения.

   1. Для определения строится аналитическая группировка по признаку x.

Формула Стержесса: K_прин = 3

Стоимость ОФ,	Число предприятий,	Середина интервала,	Средняя прибыль,	Изменение средней прибыли,
3,9-4,8	3	4,35	433,3	-
4,8-5,7	0	5,25	0	-433,3
5,7-6,6	2	6,15	975	975
Итого:	5

Если группировка выполнена с равными интервалами, то о характере связи можно судить по изменению y (последняя колонка наблюдения).

Зависимость не линейна, т.к. в последней колонке не одинаковые значения (при линейной зависимости должны быть примерно равны).

Если группировка выполнена с неравными интервалами, то характер связи оценивается по показателю:

2. Оценка тесноты связи выполняется с помощью эмпирического корреляционного отношения:

, где – межгрупповая дисперсия, – общая дисперсия.

, где – средняя внутригрупповая дисперсия.

, где – дисперсия в j-ой группе.

, где – значение признака у i-ой единицы совокупности в j-ой группе, – среднее значение признака в j-ой группе.

 связь тесная.