1. При каких значениях коэффициента корреляции не следует строить теоретическую линию регрессии? 2. Экспериментатор сделал расчет коэффициента корреляции и получил значение (-0.38). Какой вывод можно сделать?
3. Экспериментатор сделал расчет коэффициента корреляции и получил значение 0.18. Какой вывод можно сделать?
4. Какую информацию можно получить, построив корреляционное поле?
5. В каком случае связь между величинами называется положительной?
Пояснение: Коэффициент корреляции показывает степень линейной связи между двумя переменными. Если значение близко к нулю, это означает, что между переменными нет линейной связи.
2. При получении значения коэффициента корреляции (-0.38) можно сделать вывод, что между переменными существует отрицательная линейная связь. Обратная знаку коэффициента корреляции связь означает, что с увеличением значений одной переменной, значения другой переменной снижаются, и наоборот.
Пояснение: Значение (-0.38) показывает, что связь отрицательная, причем чем ближе значение к -1, тем сильнее отрицательная связь.
3. При получении значения коэффициента корреляции (0.18) можно сделать вывод, что между переменными существует слабая положительная линейная связь. Положительная связь означает, что с увеличением значений одной переменной, значения другой переменной также увеличиваются.
Пояснение: Значение (0.18) показывает, что связь положительная, но очень слабая. Чем ближе значение к 1, тем сильнее положительная связь.
4. Построение корреляционного поля позволяет получить информацию о зависимости между несколькими парами переменных. Каждая пара переменных представляется точкой на поле, где оси представляют значения каждой из переменных. По местоположению точек можно сделать вывод о характере связи и ее силе.
Пояснение: Визуализация переменных на корреляционном поле позволяет выявить закономерности, силу и направление связи между переменными.
5. Связь между величинами называется положительной, когда значения обоих переменных изменяются в одном направлении. Это означает, что с увеличением значений одной переменной, значения другой переменной также увеличиваются.
Пояснение: Например, если мы рассматриваем связь между возрастом и ростом, и при увеличении возраста рост также увеличивается, то связь будет положительной.