Контрольная работа по Статистике 20

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-25

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Имя

Выберите тип работы:

Принимаю Политику конфиденциальности

Скидка 25% при заказе до 26.12.2024

Министерство образования и науки РФ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Российский Государственный Торгово-Экономический Университет
(РГТЭУ)

Кафедра статистики

Контрольная работа по Статистике

Вариант № 6

Выполнила:

студентка 2 курса
группы 22 ФЭФ заочное сокращенное
Смирнова Юлия Игоревна

Проверила:
Агентова Галина Владимировна

Москва 2010
Задача №1

Произведите группировку магазинов №№ 3..22 (см. Приложение 1) по признаку размер товарооборота, образовав при этом 5 групп с равными интервалами.

Сказуемое групповой таблицы должно содержать следующие показатели:

1. число магазинов;

2. размер товарооборота;

3.      средняя стоимость основных средств;

4. численность продавцов;

5.      относительный уровень фондоотдачи (товарооборот / средняя стоимость основных средств);

6. относительный уровень производительности труда (товарооборот / число продавцов).
Полученные результаты оформить в виде таблицы.

Сделайте выводы.

Решение:

Исходные данные

Номер

магазина

Товарооборот,

(млн. руб.)

Стоимость основных фондов (среднегодовая), (млн. руб.)

Численность

продавцов,

(чел.)

₃

₁₃₂

_4,7

₉₂

₄

₃₁₄

_7,3

₁₃₀

₅

235

_7,8

₁₃₂

₆

₈₀

_2,2

₄₁

₇

₁₁₃

_3,2

₄₀

₈

₃₀₀

_6,8

₁₈₄

₉

₁₄₂

_5,7

₅₀

₁₀

₂₈₀

6,3

₁₀₅

₁₁

₁₅₆

_5,7

₅₇

₁₂

₂₁₃

5,0

100

₁₃

₂₉₈

6,7

₁₁₂

¹⁴

₂₄₂

_6,5

₁₀₆

₁₅

₁₃₀

_4,8

₆₂

₁₆

₁₈₄

6,8

₆₀

₁₇

₉₆

_3,0

₃₄

₁₈

₃₀₄

6,9

109

₁₉

₉₅

2,8

₃₈

₂₀

₃₅₂

_8,3

₁₁₅

₂₁

₁₀₁

3,0

₄₀

₂₂

₁₄₈

_4,1

₅₀

Группируем данные на 5 интервалов по признаку размер товарооборота:

Xmin = 80

Xmax=352

L = (352 – 80)/5 = 54,4

Получаем следующие интервалы для признака товарооборота::

[80 , 134,4)   [134,4, 188,8) [188,8, 243,2) [243,2, 297,6) [297,6, 352]

Номер

магазина

Товарооборот, (млн. руб.)

Стоимость основных фондов (среднегодовая), (млн. руб.)

Численность

продавцов, (чел.)

₆

₈₀

_2,2

₄₁

₁₉

₉₅

2,8

₃₈

₁₇

₉₆

₃

₃₄

₂₁

₁₀₁

3

₄₀

₇

₁₁₃

_3,2

₄₀

₁₅

₁₃₀

_4,8

₆₂

₃

₁₃₂

_4,7

₉₂

сумма

747

23,7

347

среднее

106,7

3,4

49

₉

₁₄₂

_5,7

₅₀

₂₂

₁₄₈

_4,1

₅₀

₁₁

₁₅₆

_5,7

₅₇

₁₆

₁₈₄

6,8

₆₀

сумма

630

22,3

217

среднее

157,5

5,6

54

₁₂

₂₁₃

5

100

₅

235

_7,8

₁₃₂

¹⁴

₂₄₂

_6,5

₁₀₆

сумма

690

19,3

338

среднее

230

6,4

113

₁₀

₂₈₀

6,3

₁₀₅

сумма

280

6,3

105

среднее

280

6,3

105

₁₃

₂₉₈

6,7

₁₁₂

₈

₃₀₀

_6,8

₁₈₄

₁₈

₃₀₄

6,9

109

₄

₃₁₄

_7,3

₁₃₀

₂₀

₃₅₂

_8,3

₁₁₅

сумма

1568

36

650

среднее

313,6

7,2

130

Группы

по товарообороту,

(млн. руб.)

Число магазинов

Товарооборот,

млн. руб.

Стоимость основных фондов

среднегодовая,

млн. руб.

Численность

продавцов, чел.

Относительный

уровень

фондоотдачи

Относительный уровень производительности труда,

млн.руб./чел.

в сумме

в среднем

на 1 магазин

в сумме

в среднем

на 1 магазин

в сумме

в среднем

на 1 магазин

[80 , 134,4)

₇

747

106,7

23,7

3,4

347

49

31,5

2,15

[134,4, 188,8)

₄

630

157,5

22,3

5,6

217

54

28,3

2,90

[188,8, 243,2)

3

690

230

19,3

6,4

338

113

35,8

2,04

[243,2, 297,6)

1

280

280

6,3

6,3

105

105

44,4

2,67

[297,6, 352]

5

1568

313,6

36

7,2

650

130

43,6

2,41

Группировка магазинов по товарообороту

Выводы:

1. Больше всего магазинов (7) имеет относительно небольшой товарооборот – в среднем 106,7 млн.руб. на 1 магазин. В этих магазинах

     Низкий по сравнению с другими магазинами относительный уровень фондоотдачи и относительный уровень производительности труда.

2. Магазины с высоким уровнем товарооборота ( в среднем 313,6 млн.руб. на 1 магазин) пр максимальном среднем количестве продавцов

    (130) имеют самый высокий уровень среднегодовой стоимости основных фондов в среднем на один магазин – 7,2 млн.руб. и самый

    высокий относительный уровень фондоотдачи.

Задача 2

Используя построенный в задаче №1 интервальный ряд распределения магазинов по размеру товарооборота, определите:

§ среднее квадратическое отклонение;

§ коэффициент вариации;

^§^{модальную величину;}

^§^{медианную величину.}

Постройте гистограмму распределения и сделайте выводы.

Решение:
Вычисляем выборочное среднее:

= (107*7+161,6*4+216*3+270,4*1+324,8*5)/20 = 197

Вычисляем выборочную дисперсию по формуле:



Получаем:

= ((107-197)² ∙ 7 + (161,6-197)² ∙ 4 + (216-197)² ∙ 3 + (270,4-197)² ∙ 1 +

+ (216-197)² ∙ 5 )/19= 7873,46

Выборочное среднее квадратическое отклонение σ = = 88,3

Коэффициент вариации вычисляется по формуле:



Где σ – среднее квадратическое отклонение (квадратный корень из дисперсии)..

Вычисляем коэффициент вариации:

                                           =44
,8%

Совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30–35 %, принято считать неоднородными. В нашем случае совокупность неоднородная.
Выборочная мода для интервального статистического ряда вычисляется по следующей формуле:

Mо = x_Mo + h

где Х_Mo – нижнее значение модального интервала;
f_Mo – частота модального интервала;
f_Mo-1 – то же для интервала, предшествующего модальному;
f_Mo+1 – то же для интервала, следующего за модальным;
h – величина интервала .

Модальный интервал – это интервал, имеющий наибольшую частоту . В нашем случае это интервал [80 , 148) , имеющий частоту 7.

Получаем:

Мо = 80 + 54,4 ∙ 7 / [7 + (7-4)] = 80 + 54,4 ∙ 7 / 10 = 1
18,
1 (млн.руб)

Выборочная медиана для интервального статистического ряда вычисляется по следующей формуле:

Me = x_M_е + h

где Х_M_e – нижнее значение медианного интервала;
f_M_e – частота медианного интервала;
h – величина интервала;

S_M_e_-1 – накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

Медианный интервал – это интервал, такой интервал, что до него сумма накопленных частот меньше половины объема выборки, а после него больше половины объема выборки. В нашем случае это интервал [134,4, 188,8) , имеющий частоту 4.

Получаем:

Me = 134,4 + 54,4·= 175,2 (млн.руб)
Гистограмма распределения:

Выводы:

Больше всего магазинов (7) имеет относительно небольшой товарооборот –

от 80 млн.руб. до 134,4 млн.руб.

Совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30–35 %, принято считать неоднородными. В нашем случае совокупность неоднородная, т.к. коэффициент вариации 44,8%.

Задача 3.
В результате выборочного обследования дальности поездок 600 пассажиров пригородных поездов методом собственно-случайного отбора установлены следующие выборочные характеристики:

–          Средняя дальность поездки составила 38,4 км, среднее квадратическое отклонение – 4,68 км.

–          Доля поездок дальностью до 10 км – 30 %.

Определите:

1.        С вероятностью 0,954 возможные пределы средней дальности поездки.

2.        С вероятностью 0,997 возможные пределы доли поездок дальностью до 10 км.

Примечание: В связи с тем, что численность пассажиров пригородных поездов значительно превышает число обследованных лиц, при вычислении предельной ошибки выборки поправкой следует пренебречь.
Решение:

б) P{| ген - | ≤ t μ } = 2∙Ф(t)

где Ф(t) – функция Лапласа, ген – генеральная средняя .

μ - средняя ошибка выборки

В нашем случае 2∙ Ф(t) = 0,954

По таблице удвоенной функции Лапласа находим t для вероятности 0,997:   t = 2.
Средняя ошибка выборки вычисляется по формуле:

, где σ² – выборочная дисперсия, n - объем выборки

Т.к. поправкой можно пренебречь, то:

Получаем:   μ ==0,19

Или::

P{| ген – 38,4 | ≤ 2∙ 0,19 } = 0,954    или

P{| ген – 38,4 | ≤ 0,38 } = 0,954

Раскрывая модуль, получаем доверительный интервал для среднего веса изделий в генеральной совокупности при уровне вероятности суждения 0,957:

      38,4 - 0,38 ≤   ген ≤ 38,4 + 0,38   или

      38,02 ≤   ген ≤ 38,78

Итак, с вероятностью 0,954 средний вес изделий попадает в интервал

[38,02 ; 38,78] кг
2) с вероятностью 0,997 долю поездок дальностью до 10 км.

Выборочная доля поездок дальностью до 10 км:

= 0,3    ( или 30%)
P{| p _ген - | ≤ t μ_p } = 2∙Ф(t)

где Ф(t) – функция Лапласа,

pген – генеральная доля

μ_p - средняя ошибка доли

В нашем случае 2∙ Ф(t) = 0,997

По таблице удвоенной функции Лапласа находим t для вероятности 0,997:   t = 3.
Средняя ошибка генеральной доли вычисляется по формуле:

, где n - объем выборки.

Получаем

= 0,02

Или::

P{| p_ген – 0,3 | ≤ 2∙ 0,02 } = 0,997    или

P{| p_ген – 0,3 | ≤ 0,04 } = 0,997

Раскрывая модуль, получаем доверительный интервал для доли поездок дальностью до 10 км в генеральной совокупности при уровне вероятности суждения 0,954:

      0,3 - 0,04 ≤   pген ≤ 0,3 + 0,04   или

      0,26 ≤   pген ≤ 0,34

Итак, с вероятностью 0,997 доля поездок дальностью до 10 попадает в интервал

[0,26 ; 0,34] .

Задача 4.

Имеются данные о розничном товарообороте торгового дома (в сопоставимых ценах, млн. руб.):

Годы

2000

2001

2002

2003

2004

2005

1

2

3

4

5

6

7

Без филиалов

500

523

615

750

–

–

С филиалами

–

–

–

900

920

980

Приведите уровни данного ряда динамики к сопоставимому виду.

1.        Произведите анализ динамики розничного товарооборота торгового дома, вычислив для этого абсолютные, относительные и средние показатели динамики. Постройте соответствующий график.

2.        Произведите аналитическое выравнивание и выразите общую тенденцию развития розничного товарооборота торгового дома соответствующим аналитическим уравнением. Вычислите теоретические (выровненные) уровни ряда динамики и нанесите их на график вместе с фактическими уровнями,

3.        Методом экстраполяции тренда сделайте прогноз на 2007 г.

Полученные результаты оформите в виде статистической таблицы. Сделайте выводы.
Решение:

Заменим два ряда динамики одним сомкнутым: до 2002 года включительно будем рассматривать розничный товарооборот без филиалов, а с 2003 года – с филиалами.

Для приведения ряда к сопоставимому виду умножим показатели 2000, 2001 и 2002 года на коэффициент К=900/750 = 1,2. Получим следующий ряд:

Год

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Товаро-

Оборот

600

628

738

900

920

980

Получаем цепные и базисные показатели динамики.

Цепные показатели:

Абсолютный прирост

Темп роста Тр = 100%

Темп прироста Тр – 100 (%)

Базисные показатели:

Абсолютный прирост

Темп роста Тр = 100%

Темп прироста Тр – 100 (%)

Получаем:

Год

Товаро-

оборот

Цепные показатели

Базисные показатели

Абсолютный

прирост

Темп

роста(%)

Темп

прироста(%)

Абсолютный

прирост

Темп

роста(%)

Темп

прироста(%)

2000

600

2001

628

28

104,7

4,7

28

104,7

4,7

2002

738

110

117,5

17,5

138

123,0

23,0

2003

900

162

122,0

22,0

300

150,0

50,0

2004

920

20

102,2

2,2

320

153,3

53,3

2005

980

60

106,5

6,5

380

163,3

63,3

Средние показатели динамики:

Средний абсолютный прирост: = 76 (млн.руб)

Средний геометрический темп роста: 100%= 100% = 110,3%

Средний темп прироста : -100% = 10,3%
График динамики розничного товарооборота

Аналитическое выравнивание

Будем выравнивать ряда по прямой, т.к. график динамики товарооборота близок к прямой.

Система нормальных уравнений при выравнивании по прямой имеет вид:

t = -5,-3,-1,1,3,5

Выражаем a₀ и a₁:

Получаем:

a₀=(600+628+738+900+920+980)/6 =794,3

a₁ = (600*(-5)+628*(-3)+738*(-1)+900+920*3+980*5)/(25+9+1+1+9+25) = 42

Уравнение прямой:

y =694,3 + 42 t

Строим график (исходные точки и теоретические):

Для получения возможного размера товарооборота в 2007 году в уравнение тренда подставим t =9:

y =794,3 + 42 * 9 = 1172,3 (млн.руб)
Выводы:

Уровень товарооборота торгового дома имеет тенденцию к повышению, причем тренд можно считать линейным.

В среднем товарооборот увеличивался на 76 млн.руб. в год или на 10,3%.

Прогнозное значение товарооборота в 2007 году 1172,3 млн.руб.

^{Задача 5.}

Имеется информация о продаже продуктов на рынках города за два периода:

Имеется информация о продаже продуктов на рынках города за два периода:

продукты

Модальная цена (руб. за 1 кг)

Количество (т)

май

октябрь

май

октябрь

1

2

3

4

5

Растительное масло

36,50

39,30

62

64

Сливочное масло

70

90

58

68

Творог

59,5

69,8

72

70

Определите:

1.        Индивидуальные и общие индексы: товарооборота в фактических ценах, цен и физического объема товарооборота; покажите их взаимосвязь.

2.        Прирост товарооборота (общий и за счет действия отдельных факторов).

Сделайте выводы по полученным результатам.

Решение:

Обозначения:

p -цена

q – объем проданной продукции (физический объем)

pq – товарооборот (выручка от реализации продуктов)

0 –базисный период (май)

1 – отчетный период (октябрь)
Индивидуальные индексы:

Цен :

Физического объема:

Получаем:

индивидуальный

индекс цен

индивидуальный

индекс

физического объема

Растительное масло

1,077

1,032

Сливочное масло

1,286

1,172

Творог

1,173

0,972

Общие индексы:

Товарооборота:

= ==1,275

Цен:

== = 1,202
Физического объема:

= == 1,061
Проверяем взаимосвязь индексов:

   = 1,202 1,061 = 1,275 =
Общий прирост товарооборота и за счет отдельных факторов определяем как разность между числителем и знаменателем в выражениях для соответствующих индексов.

Получаем:

Общий прирост товарооборота:    Δpq= 13521,2 - 10607 = 2914,2 (тыс. руб).

Прирост товарооборота за счет изменения цен: Δp=13521,2 – 11253,5 = 2267,7 (тыс. руб).

Прирост товарооборота за счет изменения физического объема продукции:

Δq= 11253,5 - 10607 = 646,5 (тыс. руб).
Выводы:

Общий прирост товарооборота 2914,2тыс. руб.

Прирост товарооборота за счет изменения цен 2267,7 тыс. руб.

Прирост товарооборота за счет изменения физического объема продукции 646,5тыс.руб.

Задача 6.

Имеются следующие данные о товарообороте торгового предприятия в сопоставимых ценах и изменении цен реализации товаров:

Товарные группы

Товарооборот в сопоставимых ценах (тыс. руб.)

Изменение цен (%)

1-й период

2-й период

1

2

3

4

А

720

760

+25

Б

820

1040

+70

В

670

705

+102

Г

920

1100

+130

Определите:

1.        Индивидуальные индексы: цен, физического объема товарооборота и товарооборота в фактических ценах.

2.        Общий индекс физического объема товарооборота.

3.        Средний арифметический индекс цен.

4.        Средний арифметический индекс товарооборота в фактических ценах.

5.        Индекс покупательной способности рубля.

Покажите взаимосвязь исчисленных индексов. Сделайте выводы по полученным результатам.
Имеются следующие данные о продаже товара торговым предприятием за 2 периода:

Товарные

группы

Товарооборот в сопоставимых ценах

(млн.руб)

Изменение цен(%)

1 период

2 период

А

720

760

+25

Б

820

1040

+70

В

670

705

+102

Г

920

1100

+130

Решение:

Индивидуальные индексы:

Физического объема:

Товарооборота:

Индекс цен

Индекс

физического объема

Индекс

товарооборота

А

1,25

1,056

1,320

Б

1,7

1,268

2,156

В

2,02

1,052

2,125

Г

1,3

1,196

1,555

Средний арифметический индеек цен:

== = 1,547

Средний арифметический индекс товарооборота:

== = 1,78

Общий индекс физического объема товарооборота в фактических ценах:

== 1,15

Проверяем:

= 1,547 0,745 = 1,15 =

Индекс покупательной способности рубля: 1/Ip = 1/1,547 = 0,646
Выводы:

Цены в среднем увеличились во втором периоде по сравнению с первым на 54,7%.

Физический объем товарооборота во втором периоде по сравнению с первым увеличился на 15%.

Товарооборот увеличился во втором периоде по сравнению с первым на 78%.

Покупательная способность рубля уменьшилась на 35,4%.

Задача 7.

Для изучения зависимости между объемом товарооборота и размером торговой площади рассчитайте коэффициент корреляции рангов Спирмена для магазинов №№ 1 ... 20 (см. Приложение 1).

Сделайте выводы.
Решение: Исходные данные:

товарооборот,

(млн. руб.) (x)

торговая

площадь,

(м²) (y)

1

₁₄₈

₁₀₇₀

2

₁₈₀

₁₃₆₀

3

₁₃₂

₁₁₄₀

4

₃₁₄

₁₈₄₈

5

235

₁₃₃₅

6

₈₀

₉₄₆

7

₁₁₃

₁₄₃₅

8

₃₀₀

₁₈₂₀

9

₁₄₂

₁₂₅₆

10

₂₈₀

₁₃₅₃

11

₁₅₆

₁₁₃₈

12

₂₁₃

₁₂₁₆

13

₂₉₈

₁₃₅₂

14

₂₄₂

₁₄₄₅

15

₁₃₀

₁₂₄₆

16

₁₈₄

₁₃₃₂

17

₉₆

₆₈₀

18

₃₀₄

₁₄₃₅

19

₉₅

₅₈₂

20

₃₅₂

₁₆₇₇

Коэффициент корреляции Спирмена:

где di разность рангов в i-той паре.

Находим ранги xi и yi:

1

₈₀

2

₉₅

3

₉₆

4

₁₁₃

5

₁₃₀

6

₁₃₂

7

₁₄₂

8

₁₄₈

9

₁₅₆

10

₁₈₀

11

₁₈₄

12

₂₁₃

13

235

14

₂₄₂

15

₂₈₀

16

₂₉₈

17

₃₀₀

18

₃₀₄

19

₃₁₄

20

₃₅₂

                1

₅₈₂

2

₆₈₀

3

₉₄₆

4

₁₀₇₀

5

₁₁₃₈

6

₁₁₄₀

7

₁₂₁₆

8

₁₂₄₆

9

₁₂₅₆

10

₁₃₃₂

11

₁₃₃₅

12

₁₃₅₂

13

₁₃₅₃

14

₁₃₆₀

15

₁₄₃₅

16

₁₄₃₅

17

₁₄₄₅

18

₁₆₇₇

19

₁₈₂₀

20

₁₈₄₈

Заполняем следующую таблицу:

товарооборот,

(млн. руб.) (x)

торговая

площадь,

(м²) (y)

ранг

xi

ранг

xi

di = ранг yi- ранг xi

di²

₁₄₈

₁₀₇₀

₈

₄

-4

16

₁₈₀

₁₃₆₀

₁₀

₁₄

4

16

₁₃₂

₁₁₄₀

₆

₆

0

0

₃₁₄

₁₈₄₈

₁₉

₂₀

1

1

235

₁₃₃₅

₁₃

₁₁

-2

4

₈₀

₉₄₆

₁

₃

2

4

₁₁₃

₁₄₃₅

₄

_15,5

11,5

132,25

₃₀₀

₁₈₂₀

₁₇

₁₉

2

4

₁₄₂

₁₂₅₆

₇

₉

2

4

₂₈₀

₁₃₅₃

₁₅

₁₃

-2

4

₁₅₆

₁₁₃₈

₉

₅

-4

16

₂₁₃

₁₂₁₆

₁₂

₇

-5

25

₂₉₈

₁₃₅₂

₁₆

₁₂

-4

16

₂₄₂

₁₄₄₅

₁₄

₁₇

3

9

₁₃₀

₁₂₄₆

₅

₈

3

9

₁₈₄

₁₃₃₂

₁₁

₁₀

-1

1

₉₆

₆₈₀

₃

₃

0

0

₃₀₄

₁₄₃₅

₁₈

_15,5

-2,5

6,25

₉₅

₅₈₂

₂

₁

-1

1

₃₅₂

₁₆₇₇

₂₀

₁₈

-2

4

_сумма

272,5

Находим коэффициент корреляции Спирмена:

=1- = 0,8

Корреляционная зависимость между объемом товарооборотом и размером торговой площади есть, т.к. коэффициент корреляции Спирмена является значимым при уровне значимости 0,05 (критическое значение коэффициента корреляции 0,45).

Задача 8.
Используя исходные данные к задаче № 1, постройте уравнение регрессии между объемом товарооборота и стоимостью основных фондов для магазинов №№ 1 ... 20.

Фактические и теоретические уровни перенесите на график корреляционного поля и сделайте выводы.
Решение:

Построим уравнение регрессии по методу наименьших квадратов.

Оценки коэффициентов линейной регрессии, полученные по МНК, вычисляются по следующим формулам:

Сведем результаты вычислений в таблицу:

Xi

Yi

XiYi

Xi^2

(Xi-Xcр)^2

(Yi-Ycр)^2

yi'

_5,3

₁₄₈

784,4

28,09

0,04

2672,89

191,2348

_4,2

₁₈₀

756

17,64

1,69

388,09

144,6764

_4,7

₁₃₂

620,4

22,09

0,64

4583,29

165,8393

_7,3

₃₁₄

2292,2

53,29

3,24

13064,49

275,8865

_7,8

235

1833

60,84

5,29

1246,09

297,0494

_2,2

₈₀

176

4,84

10,89

14328,09

60,0248

_3,2

₁₁₃

361,6

10,24

5,29

7516,89

102,3506

_6,8

₃₀₀

2040

46,24

1,69

10060,09

254,7236

_5,7

₁₄₂

809,4

32,49

0,04

3329,29

208,1652

6,3

₂₈₀

1764

39,69

0,64

6448,09

233,5607

_5,7

₁₅₆

889,2

32,49

0,04

1909,69

208,1652

5

₂₁₃

1065

25

0,25

176,89

178,5371

6,7

₂₉₈

1996,6

44,89

1,44

9662,89

250,4910

_6,5

₂₄₂

1573

42,25

1

1789,29

242,0258

_4,8

₁₃₀

624

23,04

0,49

4858,09

170,0719

6,8

₁₈₄

1251,2

46,24

1,69

246,49

254,7236

₃

₉₆

288

9

6,25

10753,69

93,8854

6,9

₃₀₄

2097,6

47,61

1,96

10878,49

258,9562

2,8

₉₅

266

7,84

7,29

10962,09

85,4203

_8,3

352

2921,6

68,89

7,84

23195,29

318,2123

сумма

110

3994

24409,2

662,7

57,7

138070,2

среднее

5,5

199,7

b1

42,32582

b0

-33,092

Уравнение линейной регрессии: y = 42,33 x – 33,1
Построим корреляционное поле и график линейной регрессии:

Нанесем на корреляционное поле теоретические точки:

По графику видно, что линейная модель достаточно хорошо описывает исходные данные

Bukvasha