Моделирование корреляционных зависимостей

Моделирование корреляционных зависимостей

Корреляционные зависимости-это зависимости между величинами, каждая из которых подвергается неконтролируемому разбросу.

Корреляционный анализ - метод, позволяющий обнаружить зависимость между несколькими случайными величинами.

Корреляционный анализ дает возможность:

1) определить оказывает ли один фактор влияние на другой фактор

2) выбрать из нескольких факторов наиболее существенный

Коэффициент корреляции ρ-количественная мера корреляции.
Обеспечение учебного процесса

Вывод: для обеих зависимостей получены коэффициенты линейной корреляции. Как видно из таблицы, корреляция между обеспеченностью учебниками и успеваемостью сильнее, чем корреляция между компьютерным обеспечением и успеваемостью, потому что коэффициент корреляции между обеспеченностью учебниками и успеваемостью больше, чем коэффициент корреляции между компьютерным обеспечением и успеваемостью.

Статистика пользования социальной сети facebook

Построение линии тренда

Статистика посещаемости за 2004-2015 (в млн.ч) facebook

Год	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Кол-во пользователей (в млн. ч.)	1	6	12	58	100	360	608	845	1056	1230	1320	1366

Уравнение	Коэффициент
y = 7,331x2 - 29314x + 3E+07	R² = 0,958
y = 149,7x - 30042	R² = 0,937
y = 0e0,635x	R² = 0,869
y = 30096ln(x) - 2E+06	R² = 0,936
y = 0x1277,	R² = 0,869

Вывод: Оптимальным трендом будет полиномиальная, потому что коэффициент посещаемости выше всего. Также по данному графику можно сделать вывод, что  к 2017 количество пользователей увеличится до 1500 млн.ч.

Источники информации:  https://ru.wikibooks.org, www.pro-smm.com