Введение. Всероссийская академия внешней торговли

Всероссийская академия внешней торговли

Министерства экономического развития Российской Федерации

АНАЛИТИЧЕСКАЯ РАБОТА

по дисциплине "Информационные технологии в юридической деятельности"

 

На тему: "Анализ площади территории субъектов РФ, плотности автомобильных дорог и объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу на наличие линейных зависимостей";

 

Работу выполнил: студент 1 курса очной формы обучения

международно-правового факультета,

группа 6, Якубенок Д.Е.

Преподаватель: Никитина Т.А.

 

 

Москва 2013 г

 

Оглавление

 

Введение. 3

Основная часть. 4

Зависимость плотности автомобильных дорог от площади территории субъекта РФ. 6

Зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от площади территории субъекта РФ. 9

Зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от плотности дорог в субъекте РФ. 11

Заключение. 13

Список ресурсов. 14

 

 

 

Введение.

Данная работа будет посвящена проведению корреляционного анализа, нахождению корреляционного анализа и установлению линейных зависимостей между отдельными статистическими показателями. В частности, таковыми в моей работе будут являться статистические данные по субъектам РФ, относящимся к 4 федеральным округам (Центральному, Северо-Западному, Южному и Уральскому), за 2011 год.

Показатели, по которым будет проведен корреляционный анализ:

1. Площадь территории субъекта РФ в тыс км²;

2. Плотность автомобильных дорог общего пользования в км дорог на 1000 км территории;

3. Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух в тысячах тонн.

Перед началом проведения данной работы, хотелось бы обратиться к теории по данному материалу.

Корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение , либо коэффициент корреляции (или ). В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

Линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона), который разработали Карл Пирсон, Фрэнсис Эджуорт и Рафаэль Уэлдог в 90-х годах XIX века. Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле

Коэффициент корреляции изменяется в пределах от минус единицы (характеризует обратную зависимость) до плюс единицы (прямая зависимость).