Имеются данные по совокупности сельскохозяйственных предприятий центральной зоны Краснодарского края за 2013 г

Построить график связи между двумя признаками, определив какой из них является факторным (X), а какой результативным (Y). По графику подобрать соответствующую модель уравнения регрессии.
Для заданных исходных данных строим поле корреляции — диаграмму зависимости показателя от фактора .
По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличие связи.
На основании поля корреляции можно сделать вывод, что между указанными признаками существует прямая, линейная зависимость.
Методом наименьших квадратов определить параметры уравнения регрессии:
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
Вспомогательные расчеты

12,85 55,5 713,175 165,1225 3080,25 55,96482 0,216 0,838
7,59 39,2 297,528 57,6081 1536,64 42,18438 8,907 7,613
5,13 36,6 187,758 26,3169 1339,56 35,73954 0,740 2,351
9,47 52,7 499,069 89,6809 2777,29 47,10971 31,251 10,608
6,44 37,3 240,212 41,4736 1391,29 39,17155 3,503 5,018
11,77 71,4 840,378 138,5329 5097,96 53,13538 333,597 25,581
6,05 46,7 282,535 36,6025 2180,89 38,1498 73,106 18,309
9,03 43 388,29 81,5409 1849 45,95697 8,744 6,877
9,01 48,7 438,787 81,1801 2371,69 45,90457 7,814 5,740
4,33 35,6 154,148 18,7489 1267,36 33,64365 3,827 5,495
8,35 42,5 354,875 69,7225 1806,25 44,17547 2,807 3,942
4,4 37,1 163,24 19,36 1376,41 33,82704 10,712 8,822
4,8 34,1 163,68 23,04 1162,81 34,87498 0,601 2,273
1,46 21,3 31,098 2,1316 453,69 26,12467 23,277 22,651
2,88 23,7 68,256 8,2944 561,69 29,84486 37,759 25,928
6,07 54,8 332,636 36,8449 3003,04 38,2022 275,487 30,288
2,33 23,3 54,289 5,4289 542,89 28,40394 26,050 21,905
9,53 25,6 243,968 90,8209 655,36 47,2669 469,455 84,636
6,85 40,4 276,74 46,9225 1632,16 40,24569 0,024 0,382
15,22 52,6 800,572 231,6484 2766,76 62,17388 91,659 18,201
Итого 143,56 822,1 6531,234 1271,021 36852,99 822,1 1409,536 307,457
Средние значения 7,178 41,105 326,5617 63,55107 1842,65 41,105
Найдем компоненты 1МНК :

Находим оценки параметров модели:
Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличениемначисленной заработной платы на 1 га сельскохозяйственных угодий на 1 тыс . руб. выручка от реализации на 1 га пашни возрастает в среднем на 2,62 тыс. руб.
Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :

На основании полученного значения коэффициента корреляции так же можно сделать вывод о линейной зависимости между фактором и показателем .
Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1.  Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными)