Лекция №8 элементы математической статистики и ее приложения план Понятие и виды корреляционного анализа
жүктеу/скачать 36,74 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Частный коэффициент
|
ЛЕКЦИЯ № 8 ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ЕЕ ПРИЛОЖЕНИЯ План 1.Понятие и виды корреляционного анализа. 2.Математические основы планирования эксперимента 3. Математические методы оптимизации эксперимента К. Пирсон и Дж. Юл разработали корреляционный анализ, который по их мнению должен ответить на вопрос о том, как выбрать с учетом специфики и природы анализируемых переменных подходящий измеритель статистической связи (коэффициент корреляции, корреляционное отношение, и т.д.), решить задачу как оценить его числовые значения по уже имеющимся выборочным данным. Корреляционный анализ поможет: найти методы проверки того, что полученное числовое значение анализируемого измерителя связи действительно свидетельствует о наличии статистической связи; определить структуру связей между исследуемыми k признаками х1, х2,…, хк, сопоставив каждой паре признаков ответ («связь есть» или «связи нет»). Парный коэффициент корреляции – основной показатель взаимозависимости двух случайных величин, служит мерой линейной статистической зависимости между двумя величинами., он соответствует своему прямому назначению, когда статистическая связь между соответствующими признаками в генеральной совокупности линейна. То же самое относится к частным и множественным коэффициентам корреляции. Парный коэффициент корреляции, характеризует тесноту связи между случайными величинами х и у, определяется по формуле: Если р = 0, то между величинами х и у линейная связь отсутствует и они называютсянекоррелированными. Коэффициент корреляции, определяемый по вышеуказанной формуле, относится к генеральной совокупности. Частный коэффициент корреляции характеризует степень линейной зависимости между двумя величинами, обладает всеми свойствами парного, т.е. изменяется в пределах от–1 до +1. Если частный коэффициент корреляции равен ±1, то связь между двумя величинами функциональная, а равенство его нулю свидетельствует о линейной независимости этих величин. жүктеу/скачать 36,74 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|