![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ И ЕГО СВОЙСТВА. УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ. ⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 7 ЗАДАЧА корреляционного анализа сводится к: 1. Установлению направления и формы связи между признаками; 2. Измерению ее тесноты. Функциональнойназывается однозначная зависимость между переменными величинами, когда определенному значению одной (независимой) переменной х, называемой аргументом, соответствует определенное значение другой (зависимой) переменной у, называемой функцией. (Пример: зависимость скорости химической реакции от температуры; зависимость силы притяжения от масс притягивающихся тел и расстояния между ними). Корреляционной называется зависимость между переменными, имеющими статистистический характер, когда определенному значению одного признака (рассматриваемого в качестве независимой переменной) соответствует целый ряд числовых значений другого признака. (Пример: связь между урожаем и количеством осадков; между ростом и весом и т.д.). Поле корреляции представляет собой множество точек, координаты которых равны полученным на опыте парам значений переменных х и у. По виду корреляционного поля можно судить о наличии или отсутствии связи и ее типе.
Связь называется положительной, если при увеличении одной переменной увеличивается другая переменная. Связь называется отрицательной, если при увеличении одной переменной уменьшается другая переменная. Связь называется линейной, если ее можно в аналитическом виде представить как Показателем тесноты линейной связи является коэффициент линейной корреляции. Эмпирический коэффициент линейной корреляции определяется выражением: Коэффициент линейной корреляции лежит в пределах от -1 до 1 и характеризует степень близости между величинами x и y. Если: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами. В частности, любая форма связи может быть выражена уравнением общего вида Уравнение прямой регрессии х на у в общем случае выглядит как Наиболее вероятные значения коэффициентов а и в, с и d могут быть вычислены, например, при использовании метода наименьших квадратов.
|