Для того чтобы выявить наличие и характер корреляционной связи между стоимостью основных фондов (х) и валовым выпуском продукции (у), необходимо выполнить несколько шагов. Давайте рассмотрим их подробно.

Сначала убедитесь, что у вас есть данные о стоимости основных фондов и валовом выпуске продукции. Данные должны быть организованы в виде таблицы, где в одном столбце будет значение х, а в другом - значение у.

Постройте диаграмму рассеяния (scatter plot), где по оси X отложите стоимость основных фондов (х), а по оси Y - валовый выпуск продукции (у). Это поможет визуально оценить наличие связи между переменными.

Для количественной оценки связи между переменными можно вычислить коэффициент корреляции Пирсона. Он определяется по формуле:

• r = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt[(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)]

где n - количество пар данных, Σxy - сумма произведений пар значений, Σx и Σy - суммы значений переменных, Σx^2 и Σy^2 - суммы квадратов значений.

Коэффициент корреляции r может принимать значения от -1 до 1:

• r = 1: идеальная положительная корреляция
• r = -1: идеальная отрицательная корреляция
• r = 0: отсутствие корреляции
• 0 < r < 1: положительная корреляция
• -1 < r < 0: отрицательная корреляция

Коэффициент детерминации (R²) показывает, какая доля вариации зависимой переменной (у) объясняется независимой переменной (х). Он вычисляется как:

• R² = r²

где r - это коэффициент корреляции, который вы уже вычислили. Коэффициент детерминации принимает значения от 0 до 1:

• R² = 0: независимая переменная не объясняет вариацию зависимой переменной
• R² = 1: независимая переменная полностью объясняет вариацию зависимой переменной

На основе полученных данных и рассчитанных коэффициентов вы сможете сделать выводы о наличии и характере корреляционной связи между стоимостью основных фондов и валовым выпуском продукции. Например, если r близок к 1, это указывает на сильную положительную связь, а если r близок к -1, то на сильную отрицательную связь.

Таким образом, следуя этим шагам, вы сможете определить наличие и характер корреляционной связи, а также вычислить теоретический коэффициент детерминации.