有工作经验（X，年）和年龄的样本数据

任务：有关于工作经验（X，年）和每班一名工人的产出（Y，件）的样本数据。

X134567 Y141518202225

有必要构建初始数据图并从中确定依赖性的性质。接下来，您应该计算样本 Pearson 线性相关系数并在显着性水平 a = 0.05 下测试其显着性。

此后，有必要构建回归方程并给出替代结果的解释。

我们向您展示一个数字产品 - 一组关于每个班次一名工人的服务时间和产出（U，件）的独特数据。数据以样本形式呈现，其中 X 变量反映多年的工作经验，Y 变量反映每个班次生产的产品数量。

我们的产品采用漂亮的 html 设计，确保方便易用。您可以使用图表轻松可视化数据，并确定工作经验和产品输出之间关系的性质。

此外，样本 Pearson 线性相关系数及其显着性是在数据集中以 a = 0.05 的显着性水平计算的。这使您可以更准确地评估变量 X 和 Y 之间的关系。

最后，该产品包含一个回归方程，使您能够进行更准确的数据分析并提供替代结果的解释。所有这些使我们的数字产品成为分析生产活动和制定重要业务决策不可或缺的工具。

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问题中提供的数据代表有关服务期限（X，年）和每班一名工人的产出（Y，单位）的样本数据。具体来说，可以使用以下值：

X：1、3、4、5、6、7 是：14、15、18、20、22、25

要评估这些变量之间关系的性质，您可以构建一个图表，其中 Y 值绘制在垂直轴上，X 值绘制在水平轴上。从图中我们可以得出观察到的变量之间的关系类型（线性、二次、指数等）。

对于给定的一组数据，您可以构建一个图表来显示工作经验和每班产出之间的关系很简单，即经验越长，产出越高。

为了更准确地评估 X 和 Y 之间关系的性质，您可以计算样本 Pearson 线性相关系数。对于该数据集，该值为 0.965，表明变量之间存在非常强的正相关关系。

要检查相关系数的显着性，您可以使用学生检验。当显着性水平为 0.05 且自由度数等于 4 时，t 统计量的临界值为 2.776。该数据集的计算 t 统计量为 5.05，大于临界值，因此相关系数显着。

要构建回归方程，您可以使用最小二乘法。对于该数据集，直接回归方程为：Y = 11.18 + 2.54X。这个方程意味着，随着工作经验增加1年，每班产量将增加2.54个单位。

轮班结果的解释可以如下：工作经验越长，每班产出越高。这可能是因为随着经验的积累，工人会变得更加熟练并且能够更有效地工作，从而导致每班的产出更多。

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