Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
Топ:
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного хозяйства...
Марксистская теория происхождения государства: По мнению Маркса и Энгельса, в основе развития общества, происходящих в нем изменений лежит...
Интересное:
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Лечение прогрессирующих форм рака: Одним из наиболее важных достижений экспериментальной химиотерапии опухолей, начатой в 60-х и реализованной в 70-х годах, является...
Дисциплины:
2018-01-13 | 524 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
На практике часто возникает необходимость выявления и количественного описания связей между несколькими признаками. Описание связей и нахождение тесноты и направления этих связей изучается в теории корреляции.
Изучение связи необходимо при решении задач прогнозирования и управления.
Функциональной зависимостью назовем зависимость, при которой каждому значению признака Х соответствует строго определенное значение признака Y: Х Y
Статистической зависимостью между признаками Х и Y называют зависимость, при которой каждому значению одного из них соответствует распределение другого признака: Х y1, y2, … yn
Корреляционной зависимостью между признаками Х и Y называется зависимость, при которой каждому значению одного признака соответствует среднее значение другого: Х x.
Корреляционная зависимость может быть линейной и криволинейной.
Основные положения корреляционного анализа. Корреляционные таблицы.
Основная задача корреляционного анализа — выявление связи между случайными переменными путём точечной и интервальной оценки парных коэффициентов корреляции, вычисления и проверки значимости множественных коэффициентов корреляции и детерминации, оценки частных коэффициентов корреляции. Корреляционный анализ позволяет также оценить функцию регрессии одной случайной переменной на другую. Предпосылки корреляционного анализа следующие: 1) переменные величины должны быть случайными; 2) случайные величины должны иметь совместное нормальное распределение.
Корреляционной таблицей назовем таблицу, в которой указана частота пары (xi;yi)
yi хi | y1 | y2 | … | yn | Сумма |
x1 | n11 | n12 | … | … | |
x2 | n12 | n21 | … | … | |
… | … | ||||
xn | nn1 | nn2 | … | ||
Сумма | n |
Выборочное уравнение регрессии. Коэффициент регрессии.
|
Уравнением регрессии называют уравнение вида x= или y =
Рассмотрим линейную корреляционную зависимость. Она имеет уравнение вида: x=ax+b, где a – выборочный коэффициент регрессии.
Выборочным уравнением прямой линии регрессии называется уравнениевида:
x – = rb (x- )
Выборочный коэффициент корреляции, его свойства.
Выборочным линейным коэффициентом корреляции называется число, показывающее тесноту и направление связи между двумя признаками Х и У.
rb =
(∑ xi yi – n )/ (n
Свойства коэффициента корреляции:
1. -1≤ rb ≤1
2. Если rb 0, то связь между X и Y обратная;
3. Если rb 0, то связь между X и Y прямая;
4. Если 1, то связь между X и Y достаточно тесная;
5. Если 0, то связь очень слабая.
Регрессионный анализ.
Регрессионный анализ — это статистический метод исследования зависимости случайной величины У от переменных (аргументов) хj (j = 1, 2,..., k), рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины независимо от истинного закона распределения хj.
Для проведения линейного регрессионного анализа зависимая переменная должна иметь интервальную (или порядковую) шкалу.
Бинарная логистическая регрессия выявляет зависимость дихотомической переменной от некой другой переменной, относящейся к любой шкале. Те же условия применения справедливы и для пробит-анализа.
Если зависимая переменная является категориальной c тремя и более категориями, то подходящим методом будет мультиномиальная логистическая регрессия.
Порядковую регрессию можно использовать, когда зависимые переменные относятся к порядковой шкале.
Нелинейные связи между переменными, которые относятся к интервальной шкале можно анализировать с помощью нелинейной регрессии.
|
|
Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьшения длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
© 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!