Содержание
- 2. Основные понятия корреляционного анализа Корреляционный анализ – двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух
- 3. Виды корреляционных связей: линейные и нелинейные Линейная корреляция – если с увеличением или уменьшением одной переменной
- 4. Correlation Plot
- 5. Основные характеристики Коэффициент корреляции – это количественная мера силы и направления вероятностной взаимосвязи переменных; принимает значения
- 6. Виды корреляционных связей: положительные и отрицательные Положительная корреляция – если с увеличением переменной Х переменная Y
- 7. Выбросы – экстремально большие или малые значения признака. В большей степени влияют на корреляцию Пирсона, т.к.
- 8. Выбор коэффициента корреляции в зависимости от типов шкал
- 9. Коэффициент корреляции r-Пирсона это мера прямолинейной взаимосвязи; он не чувствителен к криволинейным связям. Условия применения: Сравниваемые
- 10. Коэффициент корреляции ρ-Спирмена это коэффициент корреляции рангов, предложенный К.Спирменом, относится к непараметрическим показателям связи между переменными,
- 11. Корреляционная матрица это результат вычисления корреляций одного типа для каждой пары из множества Р переменных, измеренных
- 13. Основная задача корреляционной матрицы – выявление структуры взаимосвязей множества признаков. Возможен визуальный анализ корреляционных плеяд –
- 19. ____ высокозначимая положительная взаимо-связь (р≤0,01) - - - - - - - среднезначимая положительная взаимо-связь (р≤0,05)
- 22. Скачать презентацию