Для определения аналитического выражения связи между переменными в статистике можно использовать несколько методов, среди которых выделяются:

• Метод анализа группировок - этот метод позволяет организовать данные в группы и выявить закономерности в каждой из них. Например, если у вас есть данные о продажах, вы можете сгруппировать их по регионам или по времени, чтобы увидеть, в каких условиях продажи лучше.
• Графический метод - с помощью графиков можно визуально оценить связь между переменными. Например, построив диаграмму рассеяния, вы сможете увидеть, существует ли линейная зависимость между двумя переменными.
• Регрессионный анализ - этот метод позволяет построить математическую модель, описывающую зависимость одной переменной от другой. С помощью регрессионного анализа можно определить коэффициенты, которые показывают, насколько сильно изменение одной переменной влияет на другую.
• Корреляционный анализ - этот метод используется для измерения силы и направления связи между двумя переменными. Корреляционный коэффициент может принимать значения от -1 до 1, где 1 означает полную положительную зависимость, -1 - полную отрицательную зависимость, а 0 - отсутствие зависимости.

Теперь рассмотрим шаги для использования одного из этих методов, например, регрессионного анализа:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные по интересующим вас переменным.
2. Построение графика: Постройте диаграмму рассеяния для визуализации связи между переменными.
3. Выбор модели: Определите, какая модель регрессии будет наиболее подходящей (линейная, полиномиальная и т.д.).
4. Расчет коэффициентов: Используйте статистические методы (например, метод наименьших квадратов) для расчета коэффициентов регрессии.
5. Оценка модели: Проверьте, насколько хорошо модель описывает данные, используя коэффициент детерминации и другие статистические показатели.
6. Интерпретация результатов: Проанализируйте полученные коэффициенты, чтобы понять, как изменение одной переменной влияет на другую.

Таким образом, в зависимости от ваших целей и доступных данных, вы можете выбрать наиболее подходящий метод для анализа связи между переменными.