Связь считается сильной при значениях линейного коэффициента корреляции …

• rxy˂|0,3|
• |0,3|<rxy<|0,7|
• |0,7|<rxy<|1|
• rxy=|1|

Другие предметы Университет Статистические методы анализа данных методы принятия решений управленческие решения государственное управление муниципальное управление исполнение решений управление в вузах принятие решений в управлении методы управления государственные решения муниципальные решения Новый

Чтобы понять, что такое линейный коэффициент корреляции и как он интерпретируется, давайте рассмотрим основные шаги и значения, которые мы можем использовать для анализа связи между двумя переменными.

1. Понимание линейного коэффициента корреляции (rxy):

• Линейный коэффициент корреляции (обозначается как rxy) измеряет степень и направление линейной связи между двумя переменными.
• Значения r варьируются от -1 до +1.

2. Интерпретация значений:

• rxy = 1: Полная положительная линейная зависимость. Это означает, что при увеличении одной переменной другая также увеличивается в точной пропорции.
• 0,7 < rxy < 1: Сильная положительная корреляция. Здесь связь между переменными достаточно сильная, но не идеальная.
• 0,3 < rxy < 0,7: Умеренная положительная корреляция. Связь существует, но она не столь выражена.
• rxy = 0: Отсутствие линейной зависимости. Изменение одной переменной не связано с изменением другой.
• -0,3 < rxy < 0: Умеренная отрицательная корреляция. При увеличении одной переменной другая, как правило, уменьшается.
• -0,7 < rxy < -0,3: Сильная отрицательная корреляция. Связь между переменными выражена достаточно сильно в противоположных направлениях.
• rxy = -1: Полная отрицательная линейная зависимость. При увеличении одной переменной другая уменьшается в точной пропорции.

3. Сводная таблица значений:

• |rxy| < 0,3: Слабая корреляция.
• 0,3 < |rxy| < 0,7: Умеренная корреляция.
• 0,7 < |rxy| < 1: Сильная корреляция.
• |rxy| = 1: Идеальная корреляция.

Таким образом, можно сделать вывод, что связь считается сильной при значениях линейного коэффициента корреляции, которые находятся в диапазоне от 0,7 до 1 (или от -1 до -0,7 для отрицательной корреляции). Это важно учитывать при анализе данных и принятии управленческих решений на основе статистических выводов.