Анализ корреляционно-регрессионный. 
Методы анализа в маркетинге

Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая — от 0,1 до 0,3; умеренная — от 0,3 до 0,5; заметная — от 0,5 до 0,7; высокая — от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) — от 0,9 до 1,0. Она используется далее в примерах по теме.

Анализ корреляционный

Корреляционный анализ используется для численной оценки силы связи между случайными величинами (признаками), которые характеризует некоторый реальный процесс.

Чаще всего корреляционная связь характеризуется выборочным коэффициентом корреляции r, который характеризует степень линейной функциональной зависимости между случайными величинами Х и Y.

Свойства коэффициента корреляции двух случайных величин

• 1.
• 2. если то между случайными величинами X и Y существует функциональная линейная зависимость;
• 3. если то случайные величины X и Y некоррелированы. В общем случае это не означает, что они независимы.
• 4. коэффициенты корреляции X на Y и Y на X совпадают.
• 5. коэффициент корреляции характеризует степень линейной зависимости между переменными. Нелинейная связь не обнаруживается.

После нахождения коэффициента корреляции сила связи между признаками оценивается по шкале Шедока:

• 1. если ¦r¦<0,2 — связи нет;
• 2. если — связь слабая;
• 3. если — связь средняя;
• 4. если — связь тесная;
• 5. если — связь очень тесная.

Если пары значений случайных величин (X, Y) нанести на координатную плоскость, то при0, получим корреляцию, которую называют положительной:

Если -1то имеем отрицательную корреляцию: