2) слабая и обратная
3) сильная и прямая
4) средняя и обратная (верно)
Объяснение:
Коэффициент корреляции является одним из важных показателей, используемых в статистике для оценки степени линейной связи между двумя переменными. Он может принимать значения от -1 до +1, где -1 означает полную обратную связь, +1 – положительную связь, а 0 – отсутствие связи.
Если коэффициент корреляции равен -0,55, то это означает наличие средней и обратной связи между изучаемыми явлениями. То есть, при увеличении одной переменной, значение другой переменной будет уменьшаться примерно на 55%. Например, если рассматривать зависимость между температурой и количеством проданных зонтиков за день с коэффициентом корреляции -0,55, то можно сделать вывод, что при росте температуры количество проданных зонтиков будет уменьшаться.
Однако, следует помнить, что коэффициент корреляции не всегда является достаточным показателем для оценки связи между переменными. Он не учитывает возможное влияние других факторов на исследуемые явления и может не выявлять нелинейные связи. Поэтому, для более точной оценки степени взаимосвязи между переменными нужно использовать дополнительные методы анализа данных.
Этот коэффициент корреляции указывает на то, что между изучаемыми явлениями существует связь, которая не является очень сильной. При этом она обратная — то есть, когда одно явление возрастает, другое уменьшается, и наоборот.
Такой тип связи может наблюдаться в разных областях. Например, если речь идет о показателях здоровья человека, то коэффициент корреляции (-0,55) может указывать на то, что при увеличении массы тела человека уровень его физической активности уменьшается.
Однако стоит помнить, что корреляция не всегда означает причинно-следственную связь. Иногда это просто совпадение или результат влияния третьей переменной.
В любом случае, анализ коэффициента корреляции позволяет более точно оценивать связи между переменными и принимать соответствующие решения в той или иной области деятельности.