Файл: Связи и массовых коммуникаций российской федерации федеральное государственное.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.12.2023

Просмотров: 209

Скачиваний: 9

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


Коэффициент корреляции



По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22 находим tкрит:

По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22

tкрит(n-m-1;α/2) = tкрит(22;0.025) = 2.405

tнабл| > tкритич, полученное значение коэффициента корреляции признается значимым

Третья услуга – приобретение конвертов

у – период исследования

х3 – число приобретенных конвертов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х3
21
8
5
6
6
6
6
6

21
9
5
7
6
7
7
7

25
11
5
9
6
8
7
8

Коэффициент корреляции



По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22 находим tкрит:

tкрит(n-m-1;α/2) = tкрит(22;0.025) = 2.405

tнабл| > tкритич, полученное значение коэффициента корреляции признается значимым

Четвертая услуга – приобретение открыток

у – период исследования

х4 – число приобретенных открыток.

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х4
14
8
5
6
6
6
6
6

24
9
5
8
6
7
7
7

17
11
5
9
6
8
7
8

Коэффициент корреляции



По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22 находим tкрит:

tкрит(n-m-1;α/2) = tкрит(22;0.025) = 2.405

tнабл| > tкритич, полученное значение коэффициента корреляции признается значимым

Пятая услуга – выдача бандеролей.

у – период исследования

х5 – число выданных бандеролей.

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х5
23
7
5
6
6
6
6
6

23
9
6
7
6
7
7
7

33
10
5
9
6
8
7
8

Коэффициент корреляции



По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22 находим tкрит:

tкрит(n-m-1;α/2) = tкрит(22;0.025) = 2.405

tнабл| > tкритич, полученное значение коэффициента корреляции признается значимым

Составляем итоговую таблицу по расчетам коэффициента корреляции по каждой услуге:



Рисунок 1 – Связь коэффициента корреляции от вида услуг

Связь коэффициентов корреляции между предприятиями с учетом вида услуг – линейная, обратно пропорциональная.


Задача 6

Известно, что максимальный размер коробки для почтовой посылки (тары) определяется величиной трех параметров: длиной (L), шириной (W) и высотой (H).

Известны ограничения: длина коробки (L) плюс периметр поперечного сечения не превосходят Е (см).

Е=L+2H+2W

L=2H=2W

L=E/3

Найти максимальный размер тары, если известны параметры.

Вычислить максимальное количество упаковочных коробок в 1 м3

Решение

По условию дано:

L=56 см.

Е=26500 см3

L=2H, следовательно H=W=56/2=28 см.

Объем коробки=56*28*28=43904 см3

1м =100 см

1м3=100*100*100=1000000 см3

Q=1000000/43904=23 коробки

Результаты представлены в таблице:

L, см
Е, см3
Н, см
W, см
Q в 1 м3

56
26500
28
28
23


Таким образом, в 1 м3, с установленными размерами почтовых коробок, количественная вместимость составит 23 коробки.

Задача 7
Имеется процесс, характеризующий работу телекоммуникационного узла связи. По результатам наблюдений создана аналитическая модель, отражающая некоторые особенности рабочих процессов.

Модель представлена серией выходных Y параметров.



Определить:

  1. Корреляцию первого процесса с остальными процессами;

  2. Вычислить дисперсию каждого процесса;

  3. Вычислить оценку подобия процессов.

Решение

состояние 1 системы – у.

состояние 2 системы – х1.

состояние 3 системы – х2.

состояние 4 системы – х3.

состояние 5 системы – х4.
Число наблюдений n = 25.

Число независимых переменных в модели равно 4

Исходные данные

у
Х1
Х2
Х3
Х4

224.28
259.56
287.28
297.36
322.56

153.08
177.16
196.08
202.96
220.16

202.92
234.84
259.92
269.04
291.84

234.96
271.92
300.96
311.52
337.92

89
103
114
118
128

185.12
214.24
237.12
245.44
266.24

81.88
94.76
104.88
108.56
117.76

234.96
271.92
300.96
311.52
337.92

217.16
251.32
278.16
287.92
312.32

149.52
173.04
191.52
198.24
215.04

284.8
329.6
364.8
377.6
409.6

299.04
346.08
383.04
396.48
430.08

170.88
197.76
218.88
226.56
245.76

341.76
395.92
437.76
453.12
491.52

352.44
407.88
451.44
467.28
506.88

10.68
12.36
13.68
14.16
15.36

252.76
292.52
323.76
335.12
363.52

288.36
333.72
369.36
382.32
414.72

153.08
177.16
196.08
202.96
220.16

256.32
296.64
328.32
339.84
368.64

231.4
267.8
296.4
306.8
332.8

167.32
193.64
214.32
221.84
240.64

277.68
321.36
355.68
368.16
399.36

85.44
98.88
109.44
113.28
122.88

42.72
49.44
54.72
56.64
61.44


Результаты предварительных расчетов:

Признаки x и y
∑xi


∑yi


∑xi*yi


Для y и x1
5772.52
230.901
4987.56
199.502
1375641.387
55025.655

Для y и x2
6388.56
255.542
4987.56
199.502
1522403.242
60896.13

Для y и x3
6612.72
264.509
4987.56
199.502
1575820.899
63032.836

Для y и x4
7173.12
286.925
4987.56
199.502
1709365.043
68374.602

Для x1 и x2
6388.56
255.542
5772.52
230.901
1762057.507
70482.3

Для x1 и x3
6612.72
264.509
5772.52
230.901
1823884.086
72955.363

Для x1 и x4
7173.12
286.925
5772.52
230.901
1978450.534
79138.021

Для x2 и x3
6612.72
264.509
6388.56
255.542
2018467.219
80738.689

Для x2 и x4
7173.12
286.925
6388.56
255.542
2189523.763
87580.951

Для x3 и x4
7173.12
286.925
6612.72
264.509
2266349.158
90653.966


Найдем парные коэффициенты корреляции.






Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x1 и y.



Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x2 и y.



Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x3 и y.



Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x4 и y.



Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x2 и x1.



Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x3 и x1.


Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x4 и x1.


Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x3 и x2.


Значения парного коэффициента корреляции свидетельствует о весьма сильной линейной связи между x4 и x2.

Смотрите также файлы