Даны расстояния от Алматы до некоторых городов Казахстана. Расставьте значения расстояний до городов в порядке отдаленности: S={1324,186, 1505, 450, 268}.
2. Построить точечную диаграмму зависимости величин.

3. Выполнить статистическую функцию KOPPEЛ, указав в диалоговом окне диапазоны значений: В2:В21 и С2:С21.
4. Выписать значение коэффициента корреляции.
Задание 2
Выполнить расчеты корреляционных зависимостей успеваемости учащихся от обеспеченности учебниками и от обеспеченности компьютерами, представленными в следующей таблице.

Задание для самостоятельного выполнения по теме «Корреляционные зависимости»
Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
Примерами соответствующих связанных величин могут служить:
• уровень образования (измеренный, например, в годах обучения в целом) и уровень месячного дохода;
• уровень образования и уровень занимаемой должности (для последней придумайте условную шкалу);
• количество компьютеров в школе, приходящихся на одного учащегося, и средняя оценка при тестировании па уровень владения стандартными технологиями обработки информации;
• количество часов, затрачиваемых старшеклассниками на выполнение домашних заданий, и средняя оценка;
• количество удобрений, вносимых в почву, и урожайность той или иной сельскохозяйственной культуры.
При этом вы можете идти двумя путями. Первый, более серьезный и практически полезный: вы не просто придумываете гипотетическую корреляционную зависимость, но и находите в литературе действительные данные о ней. Второй путь, более легкий: вы рассматриваете это как игру, необходимую для понимания того, что такое корреляционная зависимость, и выработки технических навыков ее анализа, и придумываете соответствующие данные, стараясь делать это наиболее правдоподобным образом.
1) 221₃ = 25₁₀
2) 444₅ = 124₁₀
3) 232₄ = 46₁₀
4) 1000₂ = 8₁₀
Объяснение:
1) 222₃ = 2 * 3² + 2 * 3¹ + 2 * 3⁰ = 2 * 9 + 2 * 3 + 2 * 1 = 18 + 6 + 2 = 26₁₀
222₃
-
1₃
221₃
221₃ = 2 * 3² + 2 * 3¹ + 1 * 3⁰ = 2 * 9 + 2 * 3 + 1 * 1 = 18 + 6 + 1 = 25₁₀
2) 1000₅ = 1 * 5³ + 0 * 5² + 0 * 5¹ + 0 * 5⁰ = 1 * 125 + 0 * 25 + 0 * 5 + 0 * 1 = 125₁₀
1000₅
-
1₅
444₅
1. Занимаем 1 из 1 остаётся 0 (в следующий разряд переносится 10₅)
2. Занимаем 1 из 10 остаётся 4₅ (в следующий разряд переносится 10₅, 10₅ - 1₅ = 4₅)
3. Занимаем 1 из 10 остаётся 4₅ (в следующий разряд переносится 10₅, 10₅ - 1₅ = 4₅)
4. Вычитаем 1 из 10 получаем 4₅ (10₅ - 1₅ = 4₅)
444₅ = 4 * 5² + 4 * 5¹ + 4 * 5⁰ = 4 * 25 + 4 * 5 + 4 * 1 = 100 + 25 + 4 = 124₁₀
3) 233₄ = 2 * 4² + 3 * 4¹ + 3 * 4⁰ = 2 * 16 + 3 * 4 + 3 * 1 = 32 + 12 + 3 = 47₁₀
233₄
-
1₄
232₄
232₄ = 2 * 4² + 3 * 4¹ + 2 * 4⁰ = 2 * 16 + 3 * 4 + 2 * 1 = 32 + 12 + 2 = 46₁₀
4) 1001₂ = 1 * 2³ + 0 * 2² + 0 * 2¹ + 1 * 2⁰ = 1 * 8 + 0 * 4 + 0 * 2 + 1 * 1 = 8 + 1 = 9₁₀
1001₂
-
1₂
1000₂
1000₂ = 1 * 2³ + 0 * 2² + 0 * 2¹ + 0 * 2⁰ = 1 * 8 + 0 * 4 + 0 * 2 + 0 * 1 = 8 + 1 = 8₁₀
Требуется выполнить расчеты корреляционной зависимости успеваемости учащихся от хозяйственных расходов школы, описанные в § 38 учебника.
1. Заполнить электронную таблицу следующими данными:

2. Построить точечную диаграмму зависимости величин.

3. Выполнить статистическую функцию KOPPEЛ, указав в диалоговом окне диапазоны значений: В2:В21 и С2:С21.
4. Выписать значение коэффициента корреляции.
Задание 2
Выполнить расчеты корреляционных зависимостей успеваемости учащихся от обеспеченности учебниками и от обеспеченности компьютерами, представленными в следующей таблице.

Задание для самостоятельного выполнения по теме «Корреляционные зависимости»
Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
Примерами соответствующих связанных величин могут служить:
• уровень образования (измеренный, например, в годах обучения в целом) и уровень месячного дохода;
• уровень образования и уровень занимаемой должности (для последней придумайте условную шкалу);
• количество компьютеров в школе, приходящихся на одного учащегося, и средняя оценка при тестировании па уровень владения стандартными технологиями обработки информации;
• количество часов, затрачиваемых старшеклассниками на выполнение домашних заданий, и средняя оценка;
• количество удобрений, вносимых в почву, и урожайность той или иной сельскохозяйственной культуры.
При этом вы можете идти двумя путями. Первый, более серьезный и практически полезный: вы не просто придумываете гипотетическую корреляционную зависимость, но и находите в литературе действительные данные о ней. Второй путь, более легкий: вы рассматриваете это как игру, необходимую для понимания того, что такое корреляционная зависимость, и выработки технических навыков ее анализа, и придумываете соответствующие данные, стараясь делать это наиболее правдоподобным образом.