Если это число группируется вокруг главной диагонали , то чем больше значений фактора Х, тем больше значение признака Y, т.е. между признаками имеется положительная связь.
Если значения группируются вокруг вспомогательной диагонали , то это говорит об отрицательной связи этих признаков. Более того эту связь можно оценить коэффициентом корреляции признаков, который рассчитывается по таблице, rxy[-1; 1], rxy=0.
Более точно корреляционную зависимость может быть представлена в виде корреляционного уравнения или уравнения регрессии. Регрессия - одно из основных понятий в теории вероятности и математической статистике, выражающее зависимость среднего значения случайной величины от значений другой случайной величины или нескольких случайных величин.
Теоретическая линия регрессии - это та линия, вокруг которой группируются точки корреляционного поля и которая указывает основное направление, основную тенденцию связи.
Теоретическая линия регрессии должна отображать изменение средних величин результативного признака «y» по мере изменения величин факторного признака «x» . y=f(x) - уравнение регрессии - это формула статистической связи между переменными.
Y=f(x). Зная значение фактора х можно предсказать фактор y.
