Статистическое наблюдение, сводка и группировка материалов

 

 

 

 

для каждого интервала результативного признака соответствует среднему значению интервала.

Выдвинуто предположение, что теоретическая линия регрессии  носит прямолинейный характер, поэтому  рассчитывать ее будем по следующему уравнению:

,

где a и b – параметры регрессии;

     x – факторный признак.

Параметры регрессии  находим методом наименьших квадратов:

Этому условию  удовлетворяет система уравнений:

где – центральная варианта факторного признака.

 

Для расчета  параметров следует построить таблицу  регрессии (табл. 10.7).

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 10.7.

Расчетная таблица  для определения параметров регрессии  по данным группировки

Валовая продукция,  млн. руб.	Среднегодовая стоимость  основных фондов, млн. руб.
	1,2	1,6	2,0	2,4	2,8	Итого
1,51	7	0	0	0	0	7	10,57	15,96	12,79
2,13	0	6	0	0	0	6	12,78	27,22	20,83
2,75	0	0	10	1	0	11	30,25	83,19	62,01
3,37	1	0	0	10	0	11	37,07	124,93	91,56
3,99	0	0	0	4	11	15	59,85	238,80	172,97
Итого	8	6	10	15	11	50	150,52	490,10	360,16
	9,6	9,6	20,0	36,0	30,8	106,0
	11,52	15,36	40,0	86,4	86,24	239,52
	1,51	2,13	2,75	3,37	3,99	Х
	1,51	2,13	2,75	3,37	3,99	Х

 

Предполагая линейную корреляционную связь между признаками, в качестве показателя тесноты связи  следует применять линейный коэффициент  корреляции (r). Для вычисления линейного коэффициента корреляции можно пользоваться следующей формулой:

где N – число предприятий.

 

Подставив в  систему суммарные значения, получим:

а = -3,2069 млн. руб., b = 2,9327 млн. руб.

 

 

В результате, имеем: положительную величину линейного коэффициента корреляции, что свидетельствует о наличии прямой связи, а также о высокой степени зависимости валовой продукции от среднегодовой стоимости основных фондов.

 

 

 

<p class="dash041e_0431_044b_0