Определение коэффициента корреляции (корреляционного отношения) и средней относительной ошибки аппроксимации

💸 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!

Теснота связи между двумя параметрами характеризуется коэффициентом корреляции (

) для линейных зависимостей и корреляционным отношением (

) для нелинейных; дополнительной оценкой точности аппроксимации является средняя относительная ошибка аппроксимации (

Данные параметры определяем для рассмотренных видов регрессии:

Полученные результаты сравниваем между собой, используя таблицу 5.

Таблица 5 – Сравнение полученных уравнений регрессии

По данным таблицы 5 можно сделать вывод о том, что наилучшей аппроксимацией (по

(

) и

) для рассматриваемого примера обладает парная линейная регрессия. Поэтому именно для нее будем вести дальнейший анализ.