💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Свойства коэффициента корреляции

1. Коэффициент корреляции независимых или некоррелированных величин равен нулю.

2. Коэффициент корреляции не меняется от прибавления к Х или У каких–либо постоянных (неслучайных) слагаемых, от умножения их на положительные числа.

3. Если одну из случайных величин, не меняя другой, умножить на , то на умножится и коэффициент корреляции.

4. Численно коэффициент корреляции заключен в пределах £ r £ 1. Если коэффициент корреляции отличен от нуля, то он своей величиной характеризует не только наличие, но и силу стохастической связи между Х и У. Чем больше абсолютная величина r, тем сильней корреляция между Х и У. Максимальная корреляция соответствует |r|=1. Это возможно, когда между случайными величинами существует строгая функциональная связь.

5. Если r > 0, то величины Х и У с точностью до случайных погрешностей одновременно возрастают или убывают, если же r < 0, то с возрастанием одной величины другая убывает.

Но это справедливо только для линейной зависимости У от Х. Т.е. зависимость между Х и У может быть строго функциональной (например, квадратичной) без следа случайности, а коэффициент корреляции все еще будет меньше 1. Таким образом, коэффициент корреляции есть показатель того, насколько связь между случайными величинами близка к строгой линейной зависимости. Он одинаково отмечает и слишком большую долю случайности, и слишком большую криволинейность этой связи.

Если заранее, из общих соображений, можно предсказать линейную зависимость, то r является достаточным показателем тесноты связи между Х и У.

Для случайных величин (большинство именно таких), подчиняющихся нормальному закону, равенство r = 0 означает одновременно и отсутствие всякой зависимости.