Для оценки тесноты связи между показателем Y и факторами Х1 и Х2, а также между факторами вычисляем парные коэффициенты корреляции, а потом составляем корреляционную матрицу, учитывая ее особенности:
– корреляционная матрица является симметричной;
– на главной диагонали размещены единицы.
Парные коэффициенты корреляции вычисляем по формулам:

– среднее квадратическое отклонение показателя Y;
– среднее квадратическое отклонение фактора X1;
– среднее квадратическое отклонение фактора X2;
– дисперсия показателя Y;
– дисперсия показателя X1;
– дисперсия показателя X2;
– коэффициент ковариации признаков Y и Х1;
– коэффициент ковариации признаков Y и Х2;
– коэффициент ковариации признаков X1 и Х2;
Таблица 2 – Расчет парных коэффициентов корреляции
| По формуле |
| Мастер функций |
|
| Дисперсия У | Ср. кв. отклон У | Дисперсия У | Ср. кв. отклон У |
| 0,089133333 | 0,298552061 | 0,089133333 | 0,298552061 |
| Дисперсия Х1 | Ср. кв. отклон Х1 | Дисперсия Х1 | Ср. кв. отклон Х1 |
| 50,16666667 | 7,08284312 | 50,16666667 | 7,08284312 |
| Дисперсия Х2 | Ср. кв. отклон Х2 | Дисперсия Х2 | Ср. кв. отклон Х2 |
| 312,6550617 | 17,68205479 | 312,6550617 | 17,68205479 |
| Ковариация УХ1 |
| Ковариация УХ1 |
|
| -1,386333333 |
| -1,386333333 |
|
| Ковариация УХ2 |
| Ковариация УХ2 |
|
| 4,524851852 |
| 4,524851852 |
|
| Ковариация Х1Х2 |
| Ковариация Х1Х2 |
|
| -70,76962963 |
| -70,76962963 |
|
Коэффициенты парной корреляции
| rух1 | -0,655601546 |
| rух1 | -0,655601546 |
| rух2 | 0,857139597 |
| rух2 | 0,857139597 |
| rух1х2 | -0,565075617 |
| rух1х2 | -0,565075617 |
| Корреляционная матрица | ||
| 1 | -0,655601546 | 0,857139597 |
| -0,655601546 | 1 | -0,565075617 |
| 0,857139597 | -0,565075617 | 1 |






