2) одной
3) двух (верно)
4) трех
Объяснение:
Интенсивные коэффициенты используются в различных областях, например, в экономике, социологии и технических науках. Они позволяют оценить степень влияния одной переменной на другую.
Однако при вычислении интенсивных коэффициентов необходимо иметь данные по двум статистическим совокупностям. Это связано с тем, что для оценки влияния переменной на другую нужно иметь информацию и о самой переменной, и о той, на которую она влияет.
Для примера рассмотрим экономические данные. Предположим, мы хотим определить зависимость дохода от уровня образования. Для этого нам нужны данные по доходам людей и их уровню образования. Без какой-либо из этих двух статистических совокупностей мы не сможем вычислить интенсивный коэффициент.
Таким образом, наличие двух статистических совокупностей является необходимым условием для вычисления интенсивных коэффициентов. Без них мы не сможем получить достоверных результатов и сделать правильные выводы.
При вычислении интенсивных коэффициентов необходимо наличие двух статистических совокупностей. Одна из них является источником, а другая — результатом. Интенсивные коэффициенты позволяют оценить взаимосвязь между переменными и определить, как изменение одной переменной влияет на другую.
Для вычисления интенсивных коэффициентов используются различные методы статистического анализа, такие как корреляционный анализ, регрессионный анализ и дисперсионный анализ. Каждый из этих методов имеет свои особенности и применим в зависимости от поставленных задач.
Один из самых распространенных интенсивных коэффициентов — корреляционный коэффициент Пирсона, который показывает степень линейной зависимости между двумя переменными. Другой популярный коэффициент — коэффициент детерминации, который определяет долю изменений в зависимой переменной, которые объясняются изменениями независимой переменной.
Важно проводить анализ данных с использованием различных инструментов статистического анализа, чтобы получить более полное представление о взаимосвязях между переменными и наиболее точно определить факторы, влияющие на исследуемые явления.