CCF20110307064

23

T_xy = 0,4437

24

r_s = 0,948    silna współzależność

25

r_s = 0,842    silna współzależność

26

r_s = 0,6969

27

a)    Y25= 105 godz.

b)    absencja w 64% kształtuje wydajność

c)    wydajność obniży się o 9 sztuk

28

linie regresji

y = 0,8376x + 10,337; x = l,1408y- 10,337 r_xy = 0,9775

29

Sytuacja nie jest możliwa, bo wyznaczony współczynnik korelacji na podstawie podanej kowariancji i odchyleń standardowych jest równy 1,0223, czyli przekracza wartość 1

30

a)    r_xy = -0,6

b)    d = 36%

c)    _X;_o =11

d)    _y;₂=9,36

31

silna korelacja dodatnia

e) x = 2,7y + 1,4 0 r_xy = 0,9 g> x‘₂₀ = 55,4

h)    d = 81%

i)    wydajność wzrośnie o 2,7 sztuki

32

Prognozy:

_y; = 187, _y; = 179, _y; = 155, d = 36%

33

34

r_Xy._z = 0,619

35

Ponieważ nie ustalono wyraźnie zmiennej zależnej, należy prześledzić wartość miernika

dla przypadku, gdy kolejne zmienne byłyby zmiennymi zależnymi:

dla zmiennej zależnej „1” R* = 0,7012

dla zmiennej zależnej „2”    R^= 0,6313

dla zmiennej zależnej „3” R,_v = 0,2847

czyli w żadnym z przypadków stwierdzenie nie jest prawdziwe.

36

tak, bo R^, = 0,34

37

r*y._z = 0,4356    r_xz._y = 0,5894    R_w = 0,7516