Пример.

Пример.

Вернемся к примеру, где были рассмотрены товарооборот и издержки обращения по 10 магазинам.

Таблица

Товаро- борот(х)	Издержки обращения (у)

Все необходимые данные для определения коэффициента корреляции есть в таблице, их лишь остается подставить в необходимую формулу.

В ряде случаев возникает необходимость установления статистической связи между признаками, не имеющими количественного выражения.

На предприятии работает группа станков. В силу организационно-технических причин, периодически возникают простои. Было проведено 133 наблюдения за работой станков на протяжении дня , при этом в 59 случаях были отмечены простои, соответственно в 74 случаях их не было. После рационализаторского предложения, направленного на уменьшение простоев, вновь было проведено наблюдение, но уже за 66 станками. При этом в 27 случаях были отмечены простои, в 39 — нет. Ставиться вопрос: а есть ли вообще связь между сделанным предложением и уменьшением простоев. либо это вообще между собой никак не соотносится.

В данном случае сопоставляются два признака, причем альтернативных.

1 признак — наличие или отсутствие рационального предложения;

2 признак — наличие или отсутствие простоев.

Ни тот, ни другой признак нельзя выразить числено. Поэтому введем следующие обозначения.

Первый признак (х): — наличие рационального предложения (1), отсутствие — (0).

Второй признак (у): — отсутствие простоев (1), наличие простоев (0).

Наши наблюдения представим таблицей:

y x

Для центральной части таблицы введем специальные обозначения

В этих обозначениях коэффициент корреляции имеет вид:

его еще называют коэффициентом ассоциации.

Он так же меняется от -1 до +1 и для нашего примера равен:

Очень маленький коэффициент. Показывает, что связь между рациональным предложением и уменьшением числа простоев очень мала. Конечно, простои уменьшились, но не на столько эффективно, как бы этого хотелось.