2) обратный (верно)
3) неполный
4) полный
Объяснение:
Одной из основных задач математической статистики является изучение зависимостей между различными признаками. Для этого используется понятие корреляции, которая характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя или более признаками.
Корреляционная связь бывает прямой и обратной. Прямая корреляция характеризует ситуацию, когда увеличение одного признака соответствует увеличению другого признака. Обратная корреляция же характеризует ситуацию, когда увеличение одного признака соответствует уменьшению другого.
В данном случае, речь идет об обратной корреляционной связи. То есть, при увеличении одного признака возникает уменьшение другого. Такая зависимость наблюдается во многих сферах жизни. Например, можно привести зависимость между количеством рабочих часов и производительностью работника: чем больше часов он работает, тем меньше его производительность.
Обратная корреляционная связь имеет важное значение в научных исследованиях, так как позволяет выявлять причинно-следственные связи между различными явлениями.
В целом, корреляционный анализ – это основной инструмент статистики и дает возможность проводить научные исследования, выявлять закономерности и зависимости в данных.
Однако, важно понимать, что обратная корреляция не означает причинно-следственную связь между признаками. Это лишь указывает на то, что увеличение одного признака может быть связано с уменьшением другого. Например, если рассмотреть зависимость между количеством часов занятий спортом и весом тела, можно предположить, что чем больше время уделяется тренировкам, тем меньше вес. В таком случае мы имеем обратную корреляцию между этими двумя признаками.
Чтобы подтвердить наличие корреляции между признаками и определить ее степень, используют коэффициент корреляции. Для обратной корреляции коэффициент будет отрицательным и находится в диапазоне от -1 до 0.