Здравствуйте! Меня зовут Алексей, и я хотел бы поделиться своим опытом анализа выборочных данных по студентам․
Для начала, у нас имеются две выборки данных⁚ X ⸺ количество прогулов за некоторый период времени, и Y ⏤ суммарная успеваемость за этот период․ Давайте рассмотрим эти данные и попытаемся найти связь между ними․X [12, 9, 8, 14, 15, 11, 10, 15]
Y [42, 107, 100, 60, 78, 79, 90, 54]
Для определения связи между этими двумя переменными используется коэффициент корреляции․ Он может принимать значения от -1 до 1 и показывает степень линейной зависимости между переменными․
Воспользуемся формулой для расчета коэффициента корреляции Пирсона⁚
r (n * Σ(X*Y) ⏤ ΣX * ΣY) / sqrt((n * Σ(X^2) ⏤ (ΣX)^2) * (n * Σ(Y^2) ⏤ (ΣY)^2))
В данной формуле n ⸺ количество наблюдений, Σ ⏤ сумма всех значений, X*Y ⸺ произведение значений X и Y, X^2 и Y^2 ⏤ квадраты значений X и Y․
Вычислив значения, получаем r -0․7625․
Это значит, что между количеством прогулов и суммарной успеваемостью существует некоторая отрицательная линейная корреляция․ Прочитав значение коэффициента корреляции, мы можем сделать вывод, что чем больше количество прогулов, тем меньше суммарная успеваемость студента․
Однако, следует отметить, что коэффициент корреляции не дает нам причинно-следственную связь между этими переменными․ Он только указывает на степень связи между ними․