СРОЧНО! Построить линию регрессии Y на X , отобразить графически выборочные данные. Найти выборочный коэффициент корреляции и проверить его значимость. X:0.5 7.7 5.4 3.7 3.6 Y: -3.2 1.2 0.2 -0.6 -1.1
Ответы
Для построения линии регрессии и вычисления коэффициента корреляции, вы можете воспользоваться программой, которая поддерживает статистические расчеты, такие как Excel, Python с библиотеками Pandas и Matplotlib или другими инструментами. Вот как это можно сделать в Python:
1. Импортируйте необходимые библиотеки:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import linregress
```
2. Задайте данные X и Y:
```python
X = np.array([0.5, 7.7, 5.4, 3.7, 3.6])
Y = np.array([-3.2, 1.2, 0.2, -0.6, -1.1])
```
3. Постройте линию регрессии:
```python
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(X, Y)
```
4. Отобразите графически выборочные данные и линию регрессии:
```python
plt.scatter(X, Y, label='Выборочные данные')
plt.plot(X, intercept + slope*X, color='red', label='Линия регрессии')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()
```
5. Найдите выборочный коэффициент корреляции и его значимость:
```python
print(f"Выборочный коэффициент корреляции (r): {r_value}")
print(f"Значимость (p-значение): {p_value}")
```
Этот код выполнит все необходимые шаги и выведет выборочный коэффициент