Вероятностная оценка параметров корреляции проводится интуитивно:
Виды средних величин различаются тем, какое свойство, какой параметр исходной варьирующей массы индивидуальных значений признака должен быть сохранен неизменным:
Главное значение средних величин состоит в их обобщающей функции:
Главным источником неопределенности прогноза индивидуальных значений является значительная вариация отдельных факторов:
Если индивидуальные значения признака принимают только целые значения, то и средняя арифметическая величина также целое число:
Если при группировке значения осредняемого признака заданы интервалы, то при расчете средней арифметической величины в качестве значения признака в группах принимают середины этих интервалов:
Если при замене индивидуальных величин признака на среднюю величину необходимо сохранить неизменным произведение индивидуальных величин, то следует применить арифметическую среднюю величину:
Зная среднюю ошибку оценки коэффициента регрессии, можно вычислить вероятность того, что нулевое значение коэффициента входит в интервал возможных с учетом ошибки значений:
Корреляционно-регрессионной моделью (КРМ) системы взаимосвязанных признаков является такое уравнение регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака:
От формулы средней ошибки репрезентативности коэффициента детерминации легко перейти к формуле средней ошибки для коэффициента корреляции:
Предметом изучения статистики является вариация:
При отсутствии реальной связи коэффициент корреляции на практике равен нулю:
Равночастотный ряд применяется, если вариация признака очень слаба:
Сумма отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна нулю:
Уравнение регрессии применимо для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака:
Форму определения средней арифметической величины, при которой остаются неизвестными индивидуальные значения осредняемого признака, следует называть неявной формой средней:
Число групп равночастотного ряда часто принимают равным 10: