Для начала построим график корреляционного поля:
import matplotlib.pyplot as plt
jump_height = [57, 60, 58, 61, 63, 58, 55, 64, 65, 64, 66, 61] push_results = [107.5, 110, 110, 115, 115, 107.5, 107.5, 120, 122.5, 112.5, 120, 110]
plt.scatter(jump_height, push_results) plt.xlabel('Высота прыжка с места, см') plt.ylabel('Результаты в толчке, кг') plt.title('Корреляционное поле между высотой прыжка и результатами в толчке') plt.show()
На графике видно, что есть положительная корреляция между высотой прыжка с места и результатами в толчке - чем выше прыжок, тем лучше результаты в толчке.
Теперь вычислим коэффициент корреляции Пирсона:
import numpy as np
correlation = np.corrcoef(jump_height, push_results)[0, 1] print('Коэффициент корреляции Пирсона:', correlation)
Для оценки значимости коэффициента корреляции можно использовать критическое значение. Для выборки из 12 наблюдений и уровнем значимости 0.05 критическое значение равно примерно 0.532. Таким образом, полученный коэффициент корреляции 0.85 является статистически значимым, так как он превышает критическое значение.
Итак, можно сделать вывод, что между высотой прыжка с места и результатами в толчке существует сильная положительная корреляция, и она является статистически значимой.
Обратите внимание: ответы, предоставляемые искусственным интеллектом, могут не всегда быть точными. Не рассчитывайте на них в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция, финансы или в вопросах, связанных с безопасностью. Для важных решений всегда обращайтесь к квалифицированным специалистам. Администрация сайта не несет ответственности за контент, сгенерированный автоматически.