Таблица 17

Дата: 2025-04-30; Просмотры: 5
Оценка:
0.00 из 5.00 — оценок
Скачиваний: 0

Расчетная таблица парной корреляции

Год хi - х yi-y (хi – х)( yi-y ) (хi – х)2 ( yi-y )2
2018 0.9 6671216.3 6004094.67 0.81 44,505,126,921,385.70
2019 0 2215788.3 1994209.47 0 4,909,717,790,416.89
2020 -0.9 -8887004.7 -7998304.23 0.81 78,978,852,537,822.10
Итог 0 -.099999998 18012284.01 1.62 133,515,380,764,157.00

 

Из расчета видно, что полученное значение коэффициента корреляции показывает, тесную связь между средним возрастом грузовых машин и затратами на ТЭО. Изучая связи между двумя переменными опишем зависимость в среднем изменение переменной одной от другой уравнением парной регрессии.

Используем уравнение линейной парной регрессии имеющее вид y = а - bx, где две переменные зависящие друг от друга представлены в виде затрат на ТЭО и среднего возраста грузовых автомобилей по парку.

По данным вычислим параметры уравнения линейной парной регрессии. Уравнение парной регрессии имеет вид:

Y = a + bх,

где y – затраты на ТЭО;

x – средний возраст ПС.

а = 47328259*28,62 –81943830*9 / 3*28,62 – (9)2 = 5681162552

b = 3*81943830– 81943830*9 / 3*28,62 - (9)2 = 6789865835

На основании полученных показателей уравнение парной регрессии имеет вид:

yi = 5681162552 + 6789865835*х

Коэффициент регрессии является асимметричной характеристикой связи. Он характеризует не просто связь между переменными, а характеризует зависимость значений х от y ( то есть зависимость ТЭО от среднего возраста ПС )

По уравнению yi = yi = 5681162552 + 6789865835*х рассчитаем теоретическое значение затрат на ТЭО

Расчетная таблица парной регрессии представлена в таблице 18