CCF20110307026

cl = (0,755)² = 0,57 cp² = l-(0,755)² =0,43

i możemy stwierdzić, że powierzchnia mieszkania w silniejszym stopniu zależy od ilości zamieszkujących je osób, niż od innych czynników.

cl = (0,755)² = 0,57 cp² = l-(0,755)² =0,43

W pewnym przedsiębiorstwie zbadano zależność pomiędzy zarobkami pracowników (y), a wydajnością ich pracy (x) i utrzymano następujące równania regresji:

y = 0,05x + 3,4    x = 5y + 2

Ocenić silę zależności pomiędzy poziomem wynagrodzenia, a wydajnością pracy pracowników rozważanego przedsiębiorstwa.

Rozwiązanie

Konieczne jest ustalenie współczynnika korelacji liniowej Pearsone’a, co w przypadku dwustronnego logicznego związku cech (z którym w przypadku tych zmiennych mamy do czynienia), możliwe jest w oparciu o wielkość iloczynu współczynników regresji liniowej obydwu równań.

Wykorzystując równoważność:

S(y) ' S(x)

$(*)_ .2 S(y) ^xy

otrzymujemy: przy czym znak + lub - wybieramy zgodnie ze znakiem współczynników regresji, ponieważ kierunek regresji i korelacji jest ten sam.

r_xy = V0,05-5 = V025 = 0,5

i u |H>/.wnlu stwierdzić, że pomiędzy wielkością zarobków, a wydajnością pracy pracownika iiiliod/i umiarkowana współzależność o kierunku dodatnim, czyli wzrost jednego / . y uników powoduje równoczesny wzrost drugiego z nich.

>    A    \

/ \DANIE 6

mtt .........*ś

W procesie produkcyjnym wyrobu A zastosowano zmiany technologiczne wpływające na jillniść wyrobu. Celem zbadania, czy zmiany te mają istotny wpływ na zmiany jakości, 11, ilu,ino próbę liczącą 150 jednostek i sklasyfikowano ją wg gatunków otrzymując:

i, i li. produkcji pi i d /lnianą

iii i mianie

4

50 .

U

10

40

M,

e-t

20

III

20

10

3 0

Al '    \ ZO |    ^

II i ilu , czy zastosowanie zmian technologicznych w procesie produkcji wpływa na jakość pi ni łukowanych wyrobów.

Mn/\vli| zanie

i względu na specyfikę zmiennych opisujących badane zjawisko (zmienne jakościowe) 11 nuci /nc jest zastosowanie odpowiedniego miernika pozwalającego na wykrycie istnienia ,pńl/ależności. Najbardziej odpowiedni będzie współczynnik Czuprowa T_xy lub współczynnik kontyngencji c_xy.

Miary te mają postać:

T =

xy

nV(k-lXs-0

oraz

X² + n