98580

korelację dodatnią, co oznacza, że wzrostowi wartości jednej cechy odpowiada wzrost średnich wartości cechy drugiej.

Wartości ujemne oznaczają korelację ujemną, czyli wzrostowi wartości jednej cechy odpowiada spadek średnich wartości cechy drugiej.

3. Interpretacja współczynnika korelacji:

♦    jeżeli \r_XYI <0.2 - nie ma związku liniowego między cechami,

♦    jeżeli °-² <l^rxvl<°.⁴ - niska (słaba) zależność liniowa,

♦    jeżeli o,4 <|r_xt.| <o,7 . umiarkowana (średnia) zależność korelacyjna,

♦    jeżeli °*⁷ <l^rxrl<°.⁹ - znacząca (silna) zależność liniowa,

♦    jeżeli \^rxr\ >0.9 - bardzo silna zależność liniowa,

♦    jeżeli kxvl =i - zależność funkcyjna (1 - funkcja liniowa rosnąca; -1 -funkcja liniowa malejąca),

♦    jeżeli r_xy=0 - brak jakiejkolwiek zależności między cechami.

REGRESJA LINIOWA

W każdym zadaniu, w którym mamy dwie zmienne X i Y możemy wyznaczyć dwie linie regresji:

I linia regresji

II linia regresji

x=a_xy+b

i-i

b = x —a _xy

y =a_Y-x+b

b = y —a_Y x

gdzie:

x- zmienna objaśniana (zależna), y - zmienna objaśniająca (niezależna),

gdzie:

x- zmienna objaśniająca (niezależna).

o _x - parametr linii regresji (współczynnik kierunkowy prostej), b - drugi parametr linii regresji.

2