Статистика 1. При наличии линейной функциональной зависимости
между количественными признаками X и Y коэффициент корреляции rху=... .

2. После расчета неизвестных параметров модели регрессии следует:

一определить состав включаемых в модель регрессии переменных;

二оценить адекватность и точность модели;

三выбрать функцию, связывающую результативный и факторный признаки;

四рассчитать интервальные прогнозные оценки.

Привет! Я буду выступать в роли школьного учителя и объясню тебе, что означает данный текст.

1. Первое предложение говорит о том, что есть линейная функциональная зависимость между двумя количественными признаками X и Y. Здесь упоминается также коэффициент корреляции rxy.

Коэффициент корреляции показывает, насколько сильно связаны (коррелируют) значения X и Y. Значение коэффициента корреляции может быть от -1 до 1. Если значение ближе к 1, то есть положительная корреляция - то есть, если один признак растет, то другой признак тоже растет. Если значение ближе к -1, то есть отрицательная корреляция - то есть, если один признак растет, то другой признак убывает. Если значение близко к 0, то корреляция может быть слабой или отсутствовать.

2. Второе предложение говорит о том, что после расчёта неизвестных параметров модели регрессии нужно выполнить несколько действий:

a. Сначала нужно определить, какие переменные будут включены в модель регрессии. В регрессионной модели у нас есть зависимая переменная (результативный признак) и факторные переменные (другие признаки, которые могут влиять на зависимую переменную). Включение нужных переменных в модель позволит нам более точно описывать зависимость между ними.

b. Вторым этапом будет оценка адекватности и точности модели. Это означает, что мы проверим, насколько хорошо модель описывает данные. Для этого могут использоваться различные статистические показатели, например, среднеквадратическая ошибка.

c. Затем выбирается функция, которая связывает зависимую (результативный) признак и факторные признаки. В линейной регрессии, например, используется линейная функция.

d. Наконец, мы можем рассчитать интервальные прогнозные оценки. Это означает, что мы можем предсказывать значения зависимой переменной с некоторым диапазоном вариации.

Надеюсь, это объяснение помогло тебе понять значение данного текста. Если у тебя возникли ещё какие-либо вопросы, не стесняйся задавать их!