По приведенным ниже данным требуется. Оценить степень зависимости между переменными

Для оценки степени зависимости между переменными найдем коэффициент корреляции по формуле:
rВ=(xi-x)(yi-y)(xi-x)2∙(yi-y)2
Составим вспомогательную расчетную таблицу:
№ xi
yi
(xi-xВ)
(xi-xВ)2
(yi-yВ)
(yi-yВ)2
(xi-xВ)(yi-yВ)
1 13,3 280 -15,53 241,1809 -300,13 90078,02 4661,019
2 21,1 480 -7,73 59,7529 -100,13 10026,02 774,0049
3 28,0 503 -0,83 0,6889 -77,13 5949,037 64,0179
4 38,0 710 9,17 84,0889 129,87 16866,22 1190,908
5 55,0 1020 26,17 684,8689 439,87 193485,6 11511,4
6 18,0 490 -10,83 117,2889 -90,13 8123,417 976,1079
7 19,0 500 -9,83 96,6289 -80,13 6420,817 787,6779
8 43,0 620 14,17 200,7889 39,87 1589,617 564,9579
9 56,6 990 27,77 771,1729 409,87 167993,4 11382,09
10 63,0 930 34,17 1167,589 349,87 122409 11955,06
11 31,0 560 2,17 4,7089 -20,13 405,2169 -43,6821
12 28,0 610 -0,83 0,6889 29,87 892,2169 -24,7921
13 78,0 910 49,17 2417,689 329,87 108814,2 16219,71
14 42,0 740 13,17 173,4489 159,87 25558,42 2105,488
15 14,0 420 -14,83 219,9289 -160,13 25641,62 2374,728
16 15,0 390 -13,83 191,2689 -190,13 36149,42 2629,498
17 18,0 430 -10,83 117,2889 -150,13 22539,02 1625,908
18 22,0 510 -6,83 46,6489 -70,13 4918,217 478,9879
19 10,0 340 -18,83 354,5689 -240,13 57662,42 4521,648
20 16,0 390 -12,83 164,6089 -190,13 36149,42 2439,368
21 10,0 250 -18,83 354,5689 -330,13 108985,8 6216,348
22 21,0 960 -7,83 61,3089 379,87 144301,2 -2974,38
23 17,0 490 -11,83 139,9489 -90,13 8123,417 1066,238
24 15,0 400 -13,83 191,2689 -180,13 32446,82 2491,198

692 13923
7861,99
1235529 82993,5
Вычислим средние:
x=1n∙xi=69224≈28,83 y=1n∙yi=1392324≈580,13
Заполним последние пять столбцов таблицы.
rВ=xi-xyi-y(xi-x)2∙(yi-y)2=82993,57861,99∙1235529≈82993,598558,19≈0,842
Так как коэффициент корреляции положительный и 0,8<r<0,9, то между величинами имеется прямая высокая корреляционная связь.
Коэффициент регрессии найдем по формуле:
b=xi-xyi-y(xi-x)2=82993,57861,99≈10,56
Подставим в уравнение прямой регрессии:
yx-y=b(x-x)
yx-580,13=10,56x-28,83
yx=10,56x+275,69
Коэффициент регрессии b=10,56 показывает, что при изменении производственных фондов на 1 млн