Модель регрессии

Тогда частный коэффициент корреляции между у и х1, при устраненном  влиянии х2

=0,74

Тогда частный коэффициент корреляции между у и х2, при устраненном влиянии х1

=0,18

Таким образом, связь между у и х1 при устраненном влиянии х2 тесная, однако так как соответствующий  коэффициент парный больше по абсолютной величине, то делаем вывод, что х2 увеличивает связь между у и х1. То же самое можно сказать и о связи между у и х2, х1 увеличивает связь между ними, так как частный коэффициент меньше чем соответствующий парный.

13. Какой из показателей позволяет точнее предсказать количество побед узнаем на основе расчета стандартизованных коэффициентов регрессии, для этого разделим коэффициенты на соответствующие средние квадратические отклонения и вычтем среднее значение (другими словами построим уравнение регрессии для центрировано-нормированных значений). 

Таким образом, показатель ERA позволяет точнее предсказать количество побед, так как коэффициент регрессии стандартизированный для него больше. 
 
 

Приложения

Исходные данные