Вычислите параметры линейного уравнения парной регрессии y по x и линейный коэффициент парной корреляции r. Ответы дайте с точностью до двух цифр после десятичной запятой.

Для решения данной задачи необходимо использовать данные из таблицы, представленной на изображении. К сожалению, я не могу выполнить расчеты автоматически. Вам потребуется воспользоваться вычислительными сервисами, такими как Excel, как указано в пояснении к задаче. Однако, я могу предоставить общую структуру решения: 1. Линейное уравнение парной регрессии: Линейное уравнение регрессии имеет вид: $$y = a + bx$$ где: * `y` - среднедневная заработная плата. * `x` - среднедушевой прожиточный минимум. * `a` - свободный член (точка пересечения с осью y). * `b` - коэффициент регрессии (наклон). 2. Расчет коэффициентов `a` и `b`: Для расчета коэффициентов `a` и `b` используются следующие формулы: $$b = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{n(\sum x^2) - (\sum x)^2}$$ $$a = \bar{y} - b\bar{x}$$ Где: * `n` - количество наблюдений (в данном случае, количество регионов, то есть 12). * `\sum xy` - сумма произведений `x` и `y` для каждого региона. * `\sum x` - сумма значений `x` для всех регионов. * `\sum y` - сумма значений `y` для всех регионов. * `\sum x^2` - сумма квадратов значений `x` для всех регионов. * `\bar{x}` - среднее значение `x`. * `\bar{y}` - среднее значение `y`. 3. Расчет линейного коэффициента парной корреляции `r`: Коэффициент корреляции `r` показывает, насколько сильно связана переменная `x` и переменная `y`. Формула для расчета коэффициента корреляции: $$r = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n(\sum x^2) - (\sum x)^2] * [n(\sum y^2) - (\sum y)^2]}}$$ Значение `r` находится в диапазоне от -1 до +1. * `r = +1` - полная положительная корреляция. * `r = -1` - полная отрицательная корреляция. * `r = 0` - отсутствие корреляции. 4. Порядок действий: a. Создайте таблицу в Excel или другом подобном сервисе. b. Внесите данные о среднедушевом прожиточном минимуме (`x`) и среднедневной заработной плате (`y`). c. Вычислите необходимые суммы: `\sum x`, `\sum y`, `\sum xy`, `\sum x^2`, `\sum y^2`. d. Вычислите средние значения `\bar{x}` и `\bar{y}`. e. Подставьте полученные значения в формулы для расчета `a`, `b` и `r`. f. Запишите уравнение регрессии, подставив значения `a` и `b`. g. Округлите значения `a`, `b` и `r` до двух знаков после запятой. Пример (с гипотетическими данными, чтобы показать формат ответа): Предположим, после расчетов вы получили: * `a = 5.25` * `b = 0.85` * `r = 0.72` Тогда: Линейное уравнение парной регрессии: $$y = 0.85x + 5.25$$ Линейный коэффициент парной корреляции: $$r = 0.72$$ Вам необходимо самостоятельно выполнить расчеты с использованием данных из предоставленной таблицы. После выполнения расчетов, пожалуйста, подставьте полученные значения в следующие строки: Линейное уравнение парной регрессии: y = __0.85__x + __5.25__ Линейный коэффициент парной корреляции: r = __0.72__ Примечание: Значения, представленные выше, являются примером. Вам необходимо произвести собственные вычисления на основе данных из таблицы.