Зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от плотности дорог в субъекте РФ.
Предположу наличие пусть и неярковыраженной, но прямой зависимости. Рис. 2.4.1. "Линейный график зависимости"
Рис. 2.4.2. "Точечный график зависимости".
Рассчитываем коэффициент корреляции (=КОРРЕЛ(B4:B39;C4:C39), см. Excel). Он оказывается равным -0,341487653. Таким образом, мы получаем не прямую, как предполагали, а обратную зависимость. Теперь, когда все исследования проведены, можно перейти к выводам.
Заключение. В конце своей работы, как было указано ранее, хотелось бы сделать ряд выводов, касающихся как проведенных исследований, так и самого корреляционного анализа в целом, его значении в статистике. Итак, начнем с зависимости плотности автомобильных дорог от площади территории субъекта РФ. Как и предполагалось, была установлена обратная зависимость, что можно объяснить. В большинстве случаев, большой площадью обладают субъекты северного, сибирского и дальневосточного регионов, где и количество населения меньше, и условия более суровые, что в принципе и не принуждает людей строить такое количество километров автодорожного полотна, как например в центральных регионах. Далее, прямая зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от площади территории субъекта РФ также не должна, на мой взгляд, кого-то удивлять. Да, быть может в относительно маленьких регионах и живет относительно большое количество людей, однако их деятельность меркнет на фоне металлургических и нефтедобывающих заводов той же Сибири или Урала. Так что, я считаю, коэффициент корреляции, максимально близкий к единице из тех показателей, которые были, показывает нам совершенно верную ситуацию, сложившуюся в России. Наконец, зависимость объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от плотности дорог в субъекте РФ, не являющаяся прямой, могла бы кого-то и удивить, как, собственно, и меня, но все встает на свои места, если подробнее разобраться с формулировкой. Плотность автодорожного полотна не есть объем транспортного трафика в данном субъекте, а если бы таковым и являлся, то стоить принять во внимание факт того, что в сравнении с автомобильными выхлопами есть нечто, загрязняющее атмосферу куда серьезнее (к примеру, те же металлургические заводы или электростанции). В заключение хотелось бы отметить, что корреляционный анализ абсолютно бесстрастен к тем величинам, которые мы сравниваем. В тех вопросах, где люди начнут спорить о правильности или неправильности слов оппонента, корреляционный коэффициент знаком может рассудить все эти неурядицы. Таким образом, я считаю, что стоит знать хотя бы основы этого процесса, потому что с его помощью можно легко подвести итог в статистических исследованиях.
|
