4.2. Зависимость коэффициента загрузки оборудования от коэффициента массовости производства

Таблица 4.2.1

Данные для анализа

x

y

xy

∑x=

∑y=

∑ =

∑ =

∑xy=

Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов:

;

,

где n – объём исследуемой совокупности (n=10).

Отсюда b= , .

Расчет линейного коэффициента корреляции:

.

Расчет стандартного отклонения уравнения регрессии:

,

где m – число параметров в уравнении (в нашем случае m=2); n – объём исследуемой совокупности (n=10).

Отобразим все расчеты в таблице 4.2.2.

Таблица 4.2.2

Данные для построения регрессионной зависимости

b	a

Уравнение регрессии:

y = ???x –(+) ???.

Коэффициент детерминации

= ??????,

что свидетельствует о сильной (слабой) связи между признаками x и y.

Рис.2. График зависимости коэффициента загрузки оборудования

от коэффициента массовости производства

Сопоставим найденную величину со средним значением результативного признака:

=?? %,

что говорит о сильной (слабой) вариации результативного признака y.