Этап VI. Выявление корреляционной зависимости между переменными в массиве. Уравнения линии прямой и обратной регрессии.

Решение в Mathcad:

Корреляционное облако и выбор модели регрессии

Уравнение регрессии

Определяем среднюю ошибку аппроксимации

Так как ошибка аппроксимации велика, то полученную функциональную зависимость нельзя использовать для прогнозирования.

Определим коэффициент корреляции r и наблюдаемое значение критерия tN

Определим критическое значение критерия tK для двусторонней критической области

Так как tN>tK, то нулевую гипотезу не принимаем, следовательно, полученное уравнение регрессии является надёжным.