Задача 11. Обработка двухмерной выборки — КиберПедия 

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...

Задача 11. Обработка двухмерной выборки

2018-01-13 312
Задача 11. Обработка двухмерной выборки 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Условие задачи

По выборке двухмерной случайной величины:

- вычислить точечную оценку коэффициента корреляции;

- вычислить интервальную оценку коэффициента корреляции (γ = 0,95);

- проверить гипотезу об отсутствии корреляционной зависимости;

- вычислить оценки параметров a0 и a1 линии регрессии ;

- построить диаграмму рассеивания и линию регрессии.

 

Необходимая для выполнения задачи выборка, объемом 25 пар значений двумерной величины, содержится в индивидуальном задании студента.

 

 

Методические указания

 

Пусть проводится n независимых опытов, в каждом из которых двухмерная случайная величина (X, Y) принимает определенные значения и результаты опытов представляют собой двухмерную выборку вида

Статистическая обработка двухмерных массивов данных включает в себя обработку и анализ составляющих X и Y как одномерных величин, и вычисление оценок и анализ параметров, присущих только двухмерным (многомерным) случайным величинам.

Как правило, определяются следующие оценки:

– математических ожиданий случайных величин X и Y:

(11.1)

– дисперсий случайных величин X и Y:

(11.2)

 

Состоятельная несмещенная оценка корреляционного момента равна

(11.3)

где – значения, которые приняли случайные величины X и Y в i -м опыте;

– средние значения случайных величин X и Y соответственно.

 

Состоятельная оценка коэффициента корреляции равна

(11.4)

где – оценки среднеквадратического отклонения случайных величин X и Y соответственно.

Доверительный интервал для коэффициента корреляции с надежностью γ для случая двумерного нормального распределения имеет вид

(11.5)

где ;

;

– значение аргумента функции Лапласа, т.е. .

Гипотеза об отсутствии корреляционной зависимости. Предполагается, что двухмерная случайная величина (X, Y) распределена по нормальному закону. Алгоритм проверки следующий.

1. Формулируется гипотеза:

: ;

: .

Здесь – теоретический коэффициент корреляции.

2. Вычисляется оценка коэффициента корреляции по формуле (11.4).

3. Если объем выборки не велик (n < 50), то определяется значение критерия

, (11.6)

который распределен по закону Стьюдента с степенями свободы, если гипотеза верна.

4. По заданному уровню значимости a вычисляется доверительная вероятность и из таблицы Стьюдента выбирается критическое значение (см. Приложение 3).

5. Если , то гипотеза отклоняется, т.е. величины X, Y коррелированны. В противном случае гипотеза принимается.

3*. Если объем выборки велик (n ≥ 50), то определяется значение критерия

, (11.7)

который распределен по нормальному закону, если гипотеза верна.

4*. По заданному уровню значимости a из таблицы функции Лапласа определяется критическое значение , т.е. (см. Приложение 2).

5*. Если , то гипотеза отклоняется, а следовательно, величины X, Y коррелированны. В противном случае гипотеза принимается.


Поделиться с друзьями:

Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...

Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...

История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.01 с.