По отделениям дороги (i – порядковый номер отделения) имеются соответствующие данные о грузообороте (y

По отделениям дороги (i – порядковый номер отделения) имеются соответствующие данные о грузообороте (y т.км.) и себестоимости перевозок (x. тыс. р.) Статистические данные приведены в таблице. 1) построить аналитическую таблицу и дать графическое изображение линии связи. 2) измерить тесноту связи между признаками с помощью коэффициента корреляции и сделать вывод о тесноте связи. Вариант № 3.3 i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 yi 89 90 100 76 98 89 109 108 97 100 98 89 110 111 88 97 xi 95 64 99 64 96 85 100 98 99 104 95 93 97 99 95 99

Построим аналитическую таблицу (табл. 4). Проранжируем значения факторного признака в порядке возрастания и запишем соответствующие ему значения результативного признака.
Таблица 4
Зависимость грузооборота от себестоимости перевозок
Себестоимость перевозок (xi, тыс. р.) Грузооборот (yi, т.км)
64 90
64 76
85 89
93 89
95 89
95 98
95 88
96 98
97 110
98 108
99 100
99 97
99 111
99 97
100 109
104 100
По таблице 4 не представляется возможным проследить наличие какой-либо связи между данными признаками, так как величина грузооборота изменяется независимо от роста себестоимости перевозок. В таком случае прибегают к графическому изображению.
Построим графическое изображение линии связи (рис

. 3).
В системе координат по оси (y) указываются значения признака-результата, а по оси (x) – значения признака-фактора. Полученная ломаная линия называется эмпирической линией регрессии, которая отражает главную тенденцию рассматриваемой зависимости.
Рис. 3. Зависимость грузооборота от себестоимости перевозок
Эмпирическая линия связи на рис. 3 по своему виду приближается к прямой линии, следовательно, можно предположить наличие прямой корреляционной связи между признаками.
Коэффициент корреляции исчисляется для измерения тесноты связи между факторными и результативными показателями