Содержание
- 2. Корреляционный анализ Вообще, в природе, и в медицине в частности, существуют вполне определённые связи признаков. Например,
- 3. Если связь между показателями проявляется не в каждом случае, а заметна лишь при многократном сопоставлении рассматриваемых
- 4. Пусть сделаны измерения двух признаков Х и У: Х1, Х2,...,Хn и Y1, Y2,...,Yn. Необходимо установить, существует
- 5. Экспериментальные графики для величин Х и Y, находящихся в корреляционной зависимости, состоят из ряда точек, не
- 6. Количественная оценка. В случае, когда имеются две переменных, значения которых измерены в цифровой шкале отношений (единицы
- 7. Корреляционные поля
- 8. Проанализировав знак коэффициента корреляции, определяют тип корреляционной связи: если r > 0, то связь прямая (положительная),
- 9. Глубина корреляционной связи определяется, исходя из следующих критериев: если 0 если 0,3 если 0,5 если 0,7
- 10. Таким образом, чем ближе абсолютная величина r к единице, тем сильнее связь между признаками и теснее
- 11. В случае линейной корреляции между признаками Х и Y алгоритм расчетов по данному методу следующий:
- 14. Сравнивают критерий достоверности tr со стандартными значениями критериев Стьюдента и делают вывод о достоверности коэффициента корреляции:
- 15. Коэффициент корреляции Пирсона также может быть вычислен в программе Excel функцией КОРРЕЛ. Отметим, что коэффициент корреляции
- 16. Задание В ходе обследования 9 пациентов среди прочих показателей измеряли их рост и вес. Результаты измерений
- 17. 1. Вводим исходные данные. Вычисляем средние арифметические значения обоих признаков:
- 18. 2. Вычисляем сумму произведений отклонений. Для этого вначале найдем отклонение каждого значения х и у от
- 19. 3. Затем найдем произведение ΔХ и ΔY.
- 20. 4. И наконец, подсчитаем сумму произведений отклонений, используя функцию СУММ.
- 21. 5. Вычисляем произведение сумм квадратов отклонений. Найдем ΔХ2 и ΔY2.
- 22. Затем подсчитаем сумму в каждом получившемся столбце.
- 23. И найдем произведение сумм квадратов отклонений.
- 24. 6. Определяем коэффициент r линейной парной корреляции, используя приведенную формулу.
- 25. 7. Оцениваем тип и глубину корреляционной связи между признаками Х и У.
- 26. 8. Вычисляем среднюю ошибку коэффициента корреляции. Обратите внимание, что вид формулы в строке формул соответствует приведенной
- 27. 9. Определяем критерий достоверности коэффициента корреляции.
- 28. 10. Из таблицы Стьюдента для числа степеней свободы ν = n - 2 определяем стандартные значения
- 29. 11. Сравниваем критерий достоверности tr со стандартными значениями критериев Стьюдента и делаем вывод о достоверности коэффициента
- 30. 13. Вычислим коэффициент корреляции Пирсона с помощью функции КОРРЕЛ. В качестве массивов 1 и 2 выберем
- 31. 14. Построим корреляционное поле, используя вкладку Диаграммы, и выбрав тип диаграммы Точечная.
- 32. Т.к. диаграмма смещена в правый верхний угол, поместим ее в центр координатной плоскости. Для этого изменим
- 35. Скачать презентацию