Необходимо подготовить реферат, который содержит ответы на все поставленные в задании вопросы

Динамика добычи нефти ПАО «Роснефть» в 2005-2015 гг., млн. т.ПериодОбъем добычи нефти2005143,22006145,52007144,62008145,72009147,92010168,32011184,32012190,62013189,22014204,92015202,8Итого1664.2Результаты аналитического выравнивания и прогноз на будущий период представлен на рисунке 4.Линия тренда и прогноз добычи нефти ПАО «Роснефть»Задание 3Определить с помощью попарных коэффициентов корреляции (r и rs ), какие факторы оказывают наибольшее влияние на реализацию продукции (таблица ).Исходные данные для анализа корреляционной зависимостиРеализация продукции за 6 мес. (млн. $)Реклама (млн. $)Цена($ за единицу)Цена конкурента ($ за единицу)Индекс потребительских расходов№yx1x2x3x411264151710021374.814.817.398.431483.815.216.8101.241918.715.516.2103.552748.215.616104.163709.71618107743214.718.120.2107.4844518.71315.8108.5936719.815.818.2108.31036810.616.916.9109.2113218.616.317.1110.1123076.516.118.3110.71333112.615.416.4110.3143456.715.716.6111.8153645.816.217.7112.3163845.715.116.7112.9Рассмотрим вычисление коэффициента ранговой корреляции Спирмена на примере показателей «Реализация продукции за 6 мес. (млн. $)» и «Реклама (млн. $)».В таблице 18 представлены результаты присвоения рангов признакам.Результаты ранжирования данныхXYранг X, dxранг Y, dy4126214.8137323.8148138.71911048.2274859.7370111314.7432141518.7445151619.8367161110.636812128.6321976.53076612.63311386.7345795.83645105.7384414Таким образом, матрица рангов может быть представлена в следующем виде (таблица 19).Матрица ранговранг X, dxранг Y, dy(dx - dy)221132113410436859111341415115161161125121209746601382579451025414100136136240Выполним проверку корректности построения матрицы:Таким образом, суммы по столбцам матрицы равны между собой, значит матрица составленаверно.Вычислим коэффициент ранговой корреляции Спирмена:Величина коэффициента свидетельствует об умеренной и прямой связи между признаками.Аналогичные вычисления относительно остальных признаков позволяют получить следующие значения коэффициента корреляции Спирмена (таблица 20).Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена для исследуемых признаков yx1x2x3x4y1    x10.64781631   x20.2374184-0.0134639951  x30.2709440.1753756130.716539991 x40.81598880.2765331710.243992980.1012445321Для вычисления линейного коэффициента корреляции воспользуемся следующей формулой:Средствами табличного процессора Excelвыполним промежуточные вычисления (таблица 21).Вспомогательные вычисленияyx1x2x3x4y^2yx1yx2yx3yx4x1^2x2^2x3^2x4^2x1x2x1x3x1x4x2x3x2x4x3x41264151710015876504189021421260016225289100006068400255150017001374.814.817.398.418769657.62027.62370.113480.82321929996837183472.32256.041456.321702.321483.815.216.8101.221904562.42249.62486.414977.614231282102415864384.56255.361538.241700.161918.715.516.2103.5364811661.72960.53094.219768.57624026210712135141900.45251.11604.251676.72748.215.616104.1750762246.84274.4438428523.46724325610837128131853.62249.61623.961665.63709.716181071369003589592066603959094256324114491551751037.92881712192643214.718.120.2107.41866246350.47819.28726.446396.8216328408115352662971578.78365.621943.942169.4844518.71315.8108.51980258321.55785703148282.5350169250117722432952028.95205.41410.51714.336719.815.818.2108.31346897266.65798.66679.439746.1392250331117293133602144.34287.561711.141971.0636810.616.916.9109.21354243900.86219.26219.240185.6112286286119251791791157.52285.611845.481845.483218.616.317.1110.11030412760.65232.35489.135342.17426629212122140147946.86278.731794.631882.713076.516.118.3110.7942491995.54942.75618.133984.94225933512254105119719.55294.631782.272025.8133112.615.416.4110.31095614170.65097.45428.436509.3159237269121661942071389.78252.561698.621808.923456.715.716.6111.81190252311.55416.55727385714524627612499105111749.06260.621755.261855.883645.816.217.7112.31324962111.25896.86442.840877.2342623131261194103651.34286.741819.261987.713845.715.116.7112.91474562188.85798.46412.843353.632228279127468695643.53252.171704.791885.43Сумма4910148.9250.7275.21715.716655965059977328.284910.9532189.41746.673945.554751.5184282.12332.012575.2416058.564324.7426900.6629517.56В результате применения формулы получим следующую корреляционную матрицу (таблица 22).Парные коэффициенты линейной корреляции yx1x2x3x4y1    x10.6478161   x20.237418-0.013461  x30.2709440.1753760.716541 x40.8159890.2765330.2439930.1012451Анализ показывает, что линейный коэффициент корреляции и коэффициент корреляции Спирмена совпадают.Таким образом, на основе проведенных вычислений можно сделать следующие выводы:прямая умеренная связь наблюдается между показателями «Реализация продукции за 6 мес. (млн. $)» и «Реклама (млн. $)», «Цена ($ за единицу)» и «Цена конкурента ($ за единицу)»;прямая сильная связь наблюдается между показателями «Реализация продукции за 6 мес. (млн. $)» и «Индекс потребительских расходов»;прямая слабая связь между показателями «Реализация продукции за 6 мес. (млн. $)» и «Цена ($ за единицу)», «Реализация продукции за 6 мес. (млн. $)» и «Цена конкурента ($ за единицу)», «Реклама (млн. $)» и «Цена конкурента ($ за единицу)», «Реклама (млн. $)» и «Индекс потребительских расходов», «Цена конкурента ($ за единицу)» и «Индекс потребительских расходов»;обратная слабая связь между показателями «Реклама (млн. $)» и «Цена($ за единицу)».