Study Notes management accounting acca f2

Correlation in time series: 
The correlation coefficient is calculated with time as X variable, the 
independent variable and other variable as Y, the dependent variable. It is recommended that when 
analysing correlation in a time series it is more convenient to replace years (time) with digits, i.e. X 
variable having time values of year 2001,2002,2003,2004 and so on should be replaced with 0, 1, 2, 
3 and so on. Note that first year is replaced with 0 not 1. You can use whatever figure for years but 
using 0, 1, 2, 3… is most simplified. 
The coefficient of determination (r
2
): 
The coefficient of determination, r
2
, is simply the square of 
correlation coefficient, r. it is useful because it gives the proportion of variance (fluctuation) of one 
variable that is predictable from the other variable. In other words r
2
expresses the proportion of total 
variance in the value of one variable that can be fully explained by the other variable.
 
The coefficient of determination is such that 0 
≤ r
2 
≤ +1, i.e. it cannot be a negative value. The 
coefficient of determination denotes the strength of linear association between X and y. If r= -0.99 so 
coefficient of determination is +0.98, which means that 98% of variation in a variable is explained by 
other variable. 
➢
LINEAR REGRESSION 
Regression analysis is the study of the relationship between variables. It is one of the most commonly 
used business analysis tool and easy to use. 
Line of best fit: 
Although correlation coefficient is used to trace out that whether there is any linear 
relationship between any two variables but correlation coefficient solely cannot be used to predict the 
value of dependent variable 
Y
based on independent variable 
X
. Once it is found that two variables 
are correlated we can use the