Для нахождения коэффициента корреляции между двумя случайными величинами, мы можем использовать формулу для вычисления коэффициента корреляции Пирсона. Давайте разберем, как это сделать шаг за шагом.

У нас есть две группы данных:

• Первая группа (X): 6, 10, 15, 20, 22, 25, 30, 32, 35, 38, 18, 52, 71, 41, 10, 18, 35, 28, 30
• Вторая группа (Y): 0.249, 0.925, 0.691, 0.441, 0.743

Обратите внимание, что вторая группа данных имеет меньшее количество элементов. Для расчета коэффициента корреляции требуется, чтобы обе группы имели одинаковое количество элементов. Поэтому мы должны убедиться, что данные корректны и их количество совпадает.

Теперь мы найдем средние значения для обеих групп.

• Среднее значение X (Mx) = (Сумма всех X) / n
• Среднее значение Y (My) = (Сумма всех Y) / n

Мы должны вычислить отклонения каждого значения от среднего:

• Отклонение для X: (X - Mx)
• Отклонение для Y: (Y - My)

Ковариация рассчитывается по формуле:

Cov(X, Y) = (Сумма((X - Mx) * (Y - My))) / n

Стандартные отклонения для X и Y находятся по формуле:

• SD(X) = sqrt(Сумма((X - Mx)²) / n)
• SD(Y) = sqrt(Сумма((Y - My)²) / n)

Коэффициент корреляции (r) вычисляется по формуле:

r = Cov(X, Y) / (SD(X) * SD(Y))

Теперь, когда мы знаем, как вычислить все необходимые компоненты, мы можем подставить значения в формулы и найти коэффициент корреляции. Однако, в вашем вопросе указаны только значения Y, и нам нужно больше информации о X, чтобы произвести все расчеты. Убедитесь, что у вас есть полные данные для обеих переменных, и затем выполните описанные шаги.

Если у вас есть все данные, вы можете использовать их для выполнения расчетов. Если у вас возникли трудности или есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать!