Дәріс 11. Құбылыстар мен үрдістер арасындағы байланысты анықтау әдістері. Корреляциялық талдау. Дәріс жоспары


Корреляционные поля при различных значениях коэффициента корреляции



бет3/3
Дата11.10.2022
өлшемі10,91 Mb.
#42286
1   2   3
Байланысты:
11 дәріс

Корреляционные поля при различных значениях коэффициента корреляции

Коэффициенты корреляции при различной форме корреляционного поля.

  • нелинейные зависимости

Жұптасқан Пирсонның корреляция коэффициенті

  • Сызықты (жұптасқан Пирсонның) корреляция коэффициенті – байланыстың күшін және бағытын сипаттайтын көрсеткіш:
  • мұндағы rxy – корреляция коэффициенті,
  • х, у – корреляцияланатын қатар,
  • , - орташа шамалар.
  • Жұптасқан корреляция коэффициенті параметрлік коэффициент болып табылады.

Корреляция коэффициентінің сенімділік бағасы

  • Корреляция коэффициентінің сенімділігі оны есептелетін орташа қателікпен салыстыру арқылы анықталады.
  • Корреляция коэффициентінің орташа қателігі:
  • Егер корреляция коэффициенті орташа қателіктен 3 есе артық болса, онда сенімді деп есептелінеді.
  • Олай болмаса бақылау санын көбейту керек.
  • мұндағы rxy – корреляция коэффициенті,
  • n – бақылау саны.

Корреляция коэффициентін есептеуге мысал

  • 1 мысал. Келесі мәндер үшін Пирсонның сызықты корреляция коэффициентін есептеу керек:
  • Шешуі.
  • 1) Есептеу кестесін құру.
  • 1000 тұрғынға шаққанда ОРЗ-мен ауыру, х
  • 352
  • 228
  • 340
  • 300
  • 196
  • 258
  • 237
  • 1000 тұрғынға шаққанда пневмониямен ауыру, у
  • 64
  • 60
  • 52
  • 48
  • 46
  • 41
  • 32
  • х
  • у
  • 1
  • 352
  • 64
  • 79
  • 15
  • 1185
  • 6241
  • 225
  • 2
  • 228
  • 60
  • -45
  • 11
  • -495
  • 2025
  • 121
  • 3
  • 340
  • 52
  • 67
  • 3
  • 201
  • 4489
  • 9
  • 4
  • 300
  • 48
  • 27
  • -1
  • -27
  • 729
  • 1
  • 5
  • 196
  • 46
  • -77
  • -3
  • 231
  • 5929
  • 9
  • 6
  • 258
  • 41
  • -15
  • -8
  • 120
  • 225
  • 64
  • 7
  • 237
  • 32
  • -36
  • -17
  • 612
  • 1296
  • 289
  • Қосын-дысы
  • 1911
  • 343
  • 0
  • 0
  • 1827
  • 20934
  • 718
  • Орташа
  • 273
  • 49

Корреляция коэффициентің есептеуге мысал

  • 1 мысал.
  • Шешуі (жалғасы).
  • 2) Корреляция коэффициентін есептеу керек:
  • 3) Алынған нәтижені талдау: қарастырылған белгілердің арасындағы байланыс тура, қалыпты.
  • 4) Корреляция коэффициентінің орташа қателігін есептеу:
  • Корреляция коэффициенті өзінің орташа қателігінен 3 есе артық болмағандықтан сенімді емес.

Спирменнің рангтық корреляция коэффициенті

  • Клиникалық және фармацевтикалық құбылыстарды талдауда жиі келесі параметрлік емес коэффициенттер қолданылады:
  • Спирменнің шендік корреляциясы;
  • Кендалдың «τ» (тау);
  • Юланың ұқсастықтығы;
  • Пирсонның түйіндесі;
  • Чупровтың түйіндесі;
  • «γ» (гамма) және т.б.
  • Тек Спирменнің Шендік корреляция коэффициентін қарастырайық.
  • Ч. Спирмен
  • (1863 – 1945)

Спирменнің шендік корреляция коэффициенті

  • Шендік корреляция коэффициенті – бұл әр түрлі белгілердің берілген нұсқасындағы шендердің арасындағы байланысты өлшейтін коэффициент.
  • Спирменнің шендік корреляция коэффициенті:
  • мұндағы - i-ші нысан шендерінің арасындағы айырмашылық, n - жиынтық көлемі.
  • Спирменнің шендік корреляция коэффициенті [-1,1] аралығынды мәндерін қабылдайды.
  • Коэффициенттің сапалық сипаттамасы Чеддоктың шкаласы бойынша бағаланады.

Спирменнің шендік корреляция коэффициентін есептеуге мысал

  • 2 мысал. Ауылдық жерде созылмалы індет Флекснер іш өтуі тіркелді. Зерттеулер су ішетін жүйедегі құбырларда стандартты емес үлгілер бар екендін көрсетті. Бұл белгілер арасындағы байланыс бар екендігін тексеру керек.
  • Айлар
  • Іш өтумен ауырған науқастар саны (х)
  • Судағы стандартты емес үлгілердің үлесі (у)
  • Қаңтар
  • 10
  • 0
  • Ақпан
  • 9
  • 0,5
  • Наурыз
  • 2
  • 1,1
  • Сәуір
  • 7
  • 2,0
  • Мамыр
  • 6
  • 1,8
  • Маусым
  • 11
  • 2,9
  • Шілде
  • 26
  • 6,7
  • Тамыз
  • 32
  • 4,5
  • Қыркүйек
  • 46
  • 8,7
  • Қазан
  • 38
  • 7,1
  • Қараша
  • 8
  • 3,2
  • Желтоқсан
  • 5
  • 0

Спирменнің шендік корреляция коэффициентін есептеуге мысал

  • 2 мысал.
  • Шешуі.
  • 1) Есептеу кестесін құру керек:
  • х
  • у
  • 1
  • 2
  • 0
  • 1,5
  • 1,5
  • 0
  • 0
  • 2
  • 9
  • 0,5
  • 7
  • 3
  • 4
  • 16
  • 3
  • 2
  • 1,1
  • 1,5
  • 4
  • -2,5
  • 6,25
  • 4
  • 7
  • 2,0
  • 5
  • 6
  • -1
  • 1
  • 5
  • 6
  • 1,8
  • 4
  • 5
  • -1
  • 1
  • 6
  • 11
  • 2,9
  • 8
  • 7
  • 1
  • 1
  • 7
  • 26
  • 6,7
  • 9
  • 10
  • -1
  • 1
  • 8
  • 32
  • 4,5
  • 10
  • 9
  • 1
  • 1
  • 9
  • 46
  • 8,7
  • 12
  • 12
  • 0
  • 0
  • 10
  • 38
  • 7,1
  • 11
  • 11
  • 0
  • 0
  • 11
  • 8
  • 3,2
  • 6
  • 8
  • -2
  • 4
  • 12
  • 5
  • 0
  • 3
  • 1,5
  • 1,5
  • 2,25
  • Қосындысы
  • 34

Спирменнің шендік корреляция коэффициентің есептеуге мысал

  • 2 мысал.
  • Шешуі (жалғасы).
  • 2) Корреляция коэффициентін есептеу керек:
  • 3) Алынған нәтижені талдау: қарастырылған белгілердің арасындағы байланыс тура, жоғары.
  • 4) Корреляция коэффициентінің орташа қателігін есептеу керек:
  • корреляция коэффициенті өзінің орташа қателігінен 3 есе артық болғандықтан сенімді.

Бақылау сұрақтары:

  • Географиялық зерттеулерде корреляциялық талдау не үшін қолданылады?
  • Корреляция коэффициенті қандай шектік аралықта өзгереді?
  • Шашырау диаграммасы не үшін керек?
  • Корреляция коэффициентінің сенімділігі қалай анықталады?
  • Спирменнің шендік корреляция коэффициенті қандай жағдайда қодданылады?

Ограничения использования коэффициента корреляции

  • В случае нелинейности:
  • Найти точку перегиба по графику двумерного рассеивания и разделить выборку на две группы, различающуюся направлением связи между двумя переменными.
  • Отказаться от использования коэффициента корреляции. Ввести дополнительную номинативную переменную, которая разделит выборку на две контрастные группы. Дальше исследовать различия между двумя средними в группах.
  • Если выявленная связь является монотонной, то целесообразно использовать ранговые коэффициенты корреляции.

Қолданылған әдебиеттер тізімі

  • Чертко Н. К., Карпиченко А. А. Математические методы в географии. Минск, 2009.
  • Филандышева Л.Б., Сапьян Е.С. Статистические методы в географии :учебно-методическое пособие / отв. ред. А.В. Пучкин. – Томск, 2015. – 164 с.
  • Rogerson P.A. Statistical Methods for Geography. – London: SAGE Publications, 2001.

Назарларыңызға рахмет!



Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет