Аналогично  вычисляет знаменатель в формуле (1), суммируя квадраты разностей между каждым измерением и средним арифметическим:

   

   Теперь  по формуле (2) получаем:

   

   В таблице критерия Аббе находим, что при n=10 и уровне значимости 0,05 критическое значение q_крит=0,5311 что больше полученного нами 0,41, следовательно гипотезу о равенстве процента «отличников» приходится отклонить, и можно принять альтернативную гипотезу о наличии тенденции.

  2.3. Пример это выявление  закономерности, выраженной в виде корреляционного уравнения.

  Эстонский исследователь Я. Микк, изучая трудности понимания текста, установил «формулу читаемости», которая представляет собой множественную линейную регрессию:

    — оценка трудности понимания  текста,

  где х₁ - длина самостоятельных предложений в количестве печатных знаков,

  х₂ - процент различных незнакомых слов,

  х₃ - абстрактность повторяющихся понятий, выраженных существительными.

  Сравнивая между собой коэффициенты регрессии, выражающие степень влияния факторов, можно видеть, что трудность понимания  текста определяется прежде всего его абстрактностью. Вдвое меньше (0,27) трудность понимания текста зависит от числа незнакомых слов и практически она совсем не зависит от длины предложении. 
 

   Заключение

   В своей курсовой работе я попытался  изложить основной теоретический материал  по корреляционной связи.

     Корреляция — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

  Некоторые виды коэффициентов корреляции могут  быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких условиях — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.

  Корреляционный  анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистических взаимосвязей.

   Цель  корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью  другой переменной. В случаях, когда  возможно достижение цели, говорят, что  переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной А, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Б. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованной литературы: 

1. Общая теория статистики/Под. ред. Спирина А.А., Башиной О.Э. – М., 2001.
2. Елисеева И.И., Юзбашаев М.М. Общая теория статистики. – М., 2000.
3. Ефимова М.Р., Рябушкин М.Р. Общая теория статистики. – СПб., 2002.
4. Мордухович М.В., Рейшахрит Е.И. Статистика горной промышленности. Теория статистики: учебник / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовкина, Е.Б. Шувалова; под ред. Р.А. Шмойловой. – 5-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2007. -656с.: ил.
5. Практикум по теории статистики: учебн. пособие / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовкина, Е.Б. Шувалова; под ред. Р.А. Шмойловой. – 3-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2007. -416с.: ил.
6. Статистический  анализ  структуры социально-экономических процессов и явлений: учебное пособие. / Сивелькин В.А., Кузнецова В.Е. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2002. – 99с.
7. Курс лекций по теории статистики/Минашкин В.Г., Гусынин А.Б., Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. /Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М., 2000. - 189с.
8. Общая теория статистики. / Елисеева И. И., Юзбашев М. М. М.: Финансы и статистика: 1999 – С.354
9. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов / Под ред. М. Г. Назарова. – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ – ДАНА, 2000
10. Общая теория статистики: учебное пособие / Горемыкина Татьяна
11. Правовая статистика : учебно-методическое пособие / сост.: О. М. Васильева, О. М. Ададинова, И. Ю. Климанова. - 2-е изд., доп. - Саратов, 2003. - 72 с
12. Общая и правовая статистика: учебное пособие / Т. К. Горемыкина. - 4-е изд., стер. - М. : Изд-во МГИУ, 2007. - 175 с
13. Общая теория статистики: учебник / М. Р. Ефимова, В. М. Рябцев. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 304 с.
14. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. / Венецкий И.Г., Венецкая В.И. – М.: Статистика, 1979. – 477 с.
15. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 623.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   Приложение 1

   Использование коэффициента корреляции в зависимости  от типа переменных

 

  

 
 
 
 
 
 
 
 

  Приложение 2

  Таблица «четырех полей»

 

Здесь а, b, c, d - частоты взаимного сочетания (комбинации) двух альтернативных признаков и ; n - общая сумма частот.