Page 17 - 102

1 n
де: r yx   ( xy i i  n x ) y - парний коефіцієнт
nS y S x i 1
кореляції;
1 n 1 n
x ; y
x   i  y ,
i
n i 1 n i 1
2 1 n 2 2 1 n 2
S   x ( i  x) , S y   y( i  y) .
x
n  1 i 1 n  1 i 1
Парний коефіцієнт кореляції r двох величин не завжди
свідчить про їх кореляцію, а може бути наслідком того, що ці
величини корельовані з третьою, іноді невідомою. Тому, для
оцінки впливу кожної з величин Х і на Y (при виключеному
впливі інших) використовують часний коефіцієнт кореляції
r yx  r yx r x x
r yx 1 /x 2  1 2 1 2 , (2)
2
(1 r x 2 1 x 2 )(1 r yx 2 )
виключений вплив x 2

r yx  r yx r x x
r yx 2 /x 1  2 1 1 2 , (3)
2
(1 r x 2 1 x 2 )(1 r yx 1 )
виключений вплив x 1.

Для прогнозування значень Y будується рівняння
множинної регресії
Y=a 0 + a 1X 1 + a 2X 2, (4)
де невідомі коефіцієнти а 0, а 1, а 2 обчислюють за формулами

a  Y  a 1 X  a 2 X ;
0
1
2

21