tvims_12_13

—когда одному значению x соответствует множество значений yi

—зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков

—совокупность пар (хi ,уi)

—криволинейная зависимость между X и Y

Корреляционный анализ определяет

—форму связи между X и Y

—производную Yx

—тесноту связи между X и Y

— xdx ydy

Линия, построенная по наблюдаемым значениям xi и yi называется

—теоретической

—выравнивающей

—эмпирической

—наблюдаемой

Система уравнений для определения коэффициентов уравнения регрессии называется системой

—параметрических уравнений

—нелинейных уравнений

—функциональных уравнений

—нормальных уравнений

Корреляционный метод может быть применен, если число наблюдений

—мало

—достаточно велико

—равно 5

—равно числу наблюдаемых значений xi

Определение тесноты связи между факторным Х и результативным Y признаками – это задача

—регрессионного анализа

—выборочного метода

—корреляционного анализа

—метода наименьших квадратов

Уравнение регрессии связывает значения факторного признака xi с

—определенным значением результативного признака

—максимальным значением результативного признака

—средним значением результативного признака

—дисперсией результативного признака

Линия, построенная по уравнению регрессии, называется

101

—эмпирической

—наблюдаемой

—выпрямляющей

—выравнивающей

В уравнении регрессии y x ax b коэффициент а равен

—xy x y y 2 ( y)2

—xy x y

x y

—xy x y

x2 (x)2

—x 2 (x)2 xy x y

Дисперсия факторного признака x 2 равна

—x2 (x)2

—x2 (x)2

—(x)2 x2

—xy x y

Зависимость средней выработки одного рабочего за смену Y(шт) от квалификации Х (разряды) приведена в таблице:

Уравнение регрессии y x ax b . Коэффициент a равен

—2,8

—5,3

—5,8

—7,2

Зависимость спроса на данный товар Y (тыс. шт.) от средних доходов населения Х (тыс. руб.) приведена в таблице:

Уравнение регрессии y x ax b . Коэффициент a равен

—1,2

—2,6

—4,4

102

—5,8

Зависимость среднего прироста объема выпускаемой продукции Y ( тыс. шт.) от капиталовложений Х (млн.руб.) приведена в таблице:

Уравнение регрессии y x ax b . Коэффициент a равен

—1,9

—2,3

—3,2

—1,4

Если xy 400 , x 15, y 25 , x 3 , y 9 , то линейный коэффициент корреляции

rвыб равен

—0,926

—0,875

—0,975

—0,825

Если x2 269 , x 10, то x равно

—100

—13

—69

—11

Если y2 100 , y2x 19 , то корреляционное отношение равно

—0,7

—0,8

—0,9

—1,0

Если y 2 2500 , y 40 , то y равно

—10

—20

—40

—30

Если x2 169 , x 12, то x равно

—4

—5

—6

—7,5

103

Если y2 400, y2x 39 , то корреляционное отношение равно

—0,8

—0,85

—0,95

—1,0

Если xy 200 , x 11, y 14 , x 6 , y 8 , то линейный коэффициент корреляции

rвыб равен

—0,925

—0,958

—0,875

—0,986

Если y2 100 , 0,95, то y2x равно

—9,25

—9,5

—9,75

—10

Если x 9 , x 3, то x 2 равно

—81

—90

—84

—18

Если y 2 1,69 , y 0,5, то y равно

—1,2

—1,3

—1,4

—1,8

104