2) средняя
3) слабая
4) обратная
Объяснение:
Если коэффициент корреляции равен нулю, то связь между случайными величинами отсутствует.
Коэффициент корреляции — это статистическая мера, которая показывает, насколько две переменные связаны друг с другом. Если корреляция равна 0, то это означает, что между переменными нет линейной связи. Это не означает, что между переменными нет какой-либо другой связи.
Например, предположим, что мы исследуем зависимость между температурой на улице и количеством продаж мороженого. Если коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что нет линейной зависимости между этими двумя переменными. То есть мы не можем сказать, что при увеличении температуры количество продаж мороженого увеличивается или уменьшается. Однако это не означает, что между этими переменными нет никакой зависимости. Например, возможно, что в жаркие дни люди покупают больше мороженого вне зависимости от температуры.
Таким образом, коэффициент корреляции равный 0 не всегда означает полное отсутствие связи между переменными. Важно помнить, что коэффициент корреляции измеряет только линейную связь и не учитывает другие виды зависимостей.
Коэффициент корреляции — это числовая характеристика зависимости между двумя случайными величинами. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до 1. Если коэффициент корреляции равен 0, то связь между случайными величинами отсутствует.
Это означает, что изменения одной переменной не влияют на изменения другой переменной. Например, если мы рассматриваем зависимость между температурой на улице и продажами мороженого, и коэффициент корреляции равен нулю, то мы можем сделать вывод, что температура на улице не влияет на продажи мороженого.
Однако стоит помнить, что отсутствие связи не означает отсутствия причинно-следственной связи. Две переменные могут быть зависимыми друг от друга, но коэффициент корреляции может быть равен нулю. Например, если мы рассматриваем зависимость между количеством уток в парке и числом пожаров в городе, то эти переменные не будут иметь связи друг с другом, хотя мы можем предположить, что наличие большого количества уток может привести к появлению большего числа людей в парке и следовательно увеличить вероятность возникновения пожаров в этом районе.
Таким образом, при интерпретации коэффициента корреляции необходимо учитывать контекст и особенности изучаемых переменных.
Однако, стоит учитывать, что отсутствие корреляции не обязательно означает отсутствие взаимосвязи между данными. Возможно, что связь между ними имеет нелинейный характер или зависит от других факторов, которые не были исследованы. Также, нулевая корреляция может быть результатом случайности и недостаточности выборки. При этом, высокий коэффициент корреляции еще не гарантирует наличие причинно-следственной связи между переменными. В целом, анализ корреляции является одним из инструментов статистического анализа данных и требует дополнительных проверок и интерпретации результатов.