Содержание
- 2. Корреляционный анализ. Он используется для установления статистических связей между параметрами оптимизации. Для множества объектов матрицу парных
- 3. Элементы матрицы коэффициентов получают по данным матрицы частных корреляций. Коэффициент множественной корреляции Ro представляет собой численную
- 4. Парная корреляция Корреляционный анализ – метод установления статистических связей между выходными параметрами сложной системы. Коэффициент парной
- 5. Определение коэффициента парной корреляции
- 6. Упрощение расчетов
- 7. Заполняем таблицу
- 8. Статистическая значимость коэффициента Для этого по выбранному уровню доверительной вероятности α (для обычных технических расчетов α
- 9. Построение уравнения регрессии Линейное уравнение регрессии имеет вид: Коэффициенты уравнения регрессии можно рассчитать по следующим формулам
- 10. Анализ полученных результатов После установления статистически значимой линейной связи необходимо определить параметр, который будет определяться экспериментально,
- 11. Коэффициент парной корреляции
- 12. Множественная корреляция
- 13. Множественная корреляция На практике, весьма часто, приходиться анализировать связь между зависимой переменной у и группой факторов
- 14. Коэффициент множественной корреляции выражает степень связи между у и всей группой независимых переменных R – матрица
- 15. Для случая двух независимых переменных
- 16. Коэффициент парциальной корреляции позволяет оценить влияние на у каждой из независимых переменных последовательно алгебраические дополнения к
- 17. Оценка статистической значимости гипотезы Если (х1.....хl) – факторы, а (у1........уn) – опыты на точках, то: где
- 18. Пример: При анализе связи σв(у) размеры частиц η – фазы (х1) и межчастичным расстоянием (х2) после
- 19. КАНОНИЧЕСКАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
- 20. Сущность и теоретические основы метода Метод канонических корреляций относится к статистическим методам анализа связей между массовыми
- 21. Матрица значений исходных переменных Х1, Х2, Xg — переменные факторы; У1, Y2, Yp — результативные показатели.
- 22. Подготовка информации и вычисления канонических корреляций По аналогии с парной корреляцией теснота связи между каноническими переменными
- 23. Вычисление канонических коэффициентов корреляции S12 , S21 – матрица взаимодействия х и у (размерность). (S12 –
- 24. Решение задачи необходимо решить уравнения: U, V – векторы канонических переменных. X, Y – матрицы исходных
- 25. Находим максимальный коэффициент корреляции воспользуемся способом множителей Лагранжа для нахождения условного экстремума (λ – множитель Лагранжа),
- 26. Решение последнего уравнения Чтобы решить уравнение, необходимо найти характеристи-ческие корни и характеристические векторы. Из предположения, что
- 27. РАСЧЕТ КАНОНИЧЕСКИХ КОРРЕЛЯЦИЙ 3 ФАКТОРА 2 ПАРАМЕТРА ОПТИМИЗАЦИИ Пример
- 28. Матрица исходных данных
- 29. Матрица ковариаций
- 30. Матрица парных коэффициентов корреляции
- 31. Вспомогательные матрицы Для определения собственных значений найдем матицу С Т.к. эта матрица имеет размер 2 х
- 32. Вспомогательные матрицы Для определения собственных значений найдем матицу С Т.к. эта матрица имеет размер 2 х
- 33. Собственный вектор: Коэффициент корреляции: аналогично
- 34. Канонические переменные И так максимальный коэффициент канонической корреляции 0,71.
- 35. Проверка статистической значимости Проверку статистической значимости коэффициентов проводят по критерию Бартлета: И для данного числа степеней
- 36. Получение реальных коэффициентов Для того чтобы получить коэффициенты, относящиеся к исходным данным, необходимо помнить, что мы
- 38. Скачать презентацию