Функциональная связь между двумя переменными в статистике и корреляционном анализе оценивается с помощью коэффициента корреляции. Этот коэффициент может принимать значения от -1 до 1, где:

• rxy = 1 означает идеальную положительную корреляцию;
• rxy = -1 означает идеальную отрицательную корреляцию;
• rxy = 0 указывает на отсутствие линейной зависимости.

Теперь давайте рассмотрим, как интерпретировать различные диапазоны значений линейного коэффициента корреляции:

1. |rxy| < 0,3: Слабая корреляция. Значения переменных практически не связаны.
2. 0,3 ≤ |rxy| < 0,7: Умеренная корреляция. Здесь уже можно заметить некоторую связь между переменными.
3. 0,7 ≤ |rxy| < 1: Сильная корреляция. Связь между переменными становится более выраженной.
4. rxy = 1 или rxy = -1: Идеальная корреляция. Это означает, что одна переменная полностью предсказывает другую.

Таким образом, для определения функциональной связи между переменными, следует обратить внимание на значения линейного коэффициента корреляции:

• Слабая связь: |rxy| < 0,3
• Умеренная связь: 0,3 ≤ |rxy| < 0,7
• Сильная связь: 0,7 ≤ |rxy| < 1
• Идеальная связь: rxy = |1|

Эти диапазоны позволяют исследователям и управленцам лучше понять, как две переменные взаимодействуют друг с другом, что может быть полезно при принятии управленческих решений.