Перевірка наявності зв'язку між змінними

Содержание

Слайд 2

Випадкові величини можуть бути пов’язані або функціональною залежністю, або статистичною, або бути незалежними.

Випадкові величини можуть бути пов’язані або функціональною залежністю, або статистичною, або

бути незалежними.
Слайд 3

Функціональний зв'язок Функціональний зв'язок - кожному значенню змінної X поставлене в однозначну відповідність певне значення Y.

Функціональний зв'язок

Функціональний зв'язок - кожному значенню змінної X поставлене в однозначну

відповідність певне значення Y.
Слайд 4

Статистичний зв'язок Статистичний зв'язок – зміна однієї з величин приводить до зміни закону розподілу іншої.

Статистичний зв'язок

Статистичний зв'язок – зміна однієї з величин приводить до зміни

закону розподілу іншої.
Слайд 5

Кореляційна залежність Якщо статистична залежність проявляється в тому, що при зміні

Кореляційна залежність

Якщо статистична залежність проявляється в тому, що при зміні однієї

з випадкових величин змінюється середнє значення іншої, то таку залежність називають кореляційною
Слайд 6

Кореляційний аналіз (КА) Кореляційний аналіз застосовується, коли змінні вимірюються в шкалах

Кореляційний аналіз (КА)

Кореляційний аналіз застосовується, коли змінні вимірюються в шкалах

відносин, інтервалів або порядку, тобто мають числову природу .
Кореляційний аналіз - статистичний метод, що дозволяє визначити, чи існує лінійна залежність між змінними і на скільки вона сильна.
Слайд 7

Приклади 1. Менеджер цікавиться, чи залежить обсяг продажів у цьому місяці

Приклади

1. Менеджер цікавиться, чи залежить обсяг продажів у цьому місяці від

обсягу реклами в цьому ж періоді?
2. Викладач прагне з'ясувати, чи існує залежність між кількістю годин, витрачених студентом на заняття, і результатами іспиту?
3. Лікар досліджує, чи існує зв'язок між віком людини і його кров'яним тиском?
4. Соціолог досліджує, який зв'язок між рівнем злочинності й рівнем безробіття в регіоні. Чи пов’язані дохід від професійної діяльності з тривалістю освіти
Слайд 8

Коваріація Характеристикою залежності між випадковими величинами X і Y служить коефіцієнт коваріації.

Коваріація

Характеристикою залежності між випадковими величинами X і Y служить коефіцієнт коваріації.

Слайд 9

Коваріація Оцінкою коефіцієнта коваріації є вибірковий коефіцієнт коваріації: (1)

Коваріація

Оцінкою коефіцієнта коваріації є вибірковий коефіцієнт коваріації:
(1)

Слайд 10

Якщо при більших значеннях X більше ймовірні більші значення Y, а

Якщо при більших значеннях X більше ймовірні більші значення Y, а

при малих значеннях X більше ймовірні малі значення Y, то в (1) додатні доданки домінують і cov(x,y)>0. У цьому випадку говорять про прямий зв'язок: із зростанням Х випадкова величина Y має тенденцію до зростання.
Слайд 11

Слайд 12

Слайд 13

Слайд 14

Слайд 15

Коефіцієнт парної кореляції використовують для вимірювання сили лінійних зв'язків різних пар ознак з їх множини.

Коефіцієнт парної кореляції використовують для вимірювання сили лінійних зв'язків різних пар

ознак з їх множини.
Слайд 16

Вибірковий коефіцієнт парної кореляції обчислюється за формулою

Вибірковий коефіцієнт парної кореляції обчислюється за формулою

Слайд 17

Слайд 18

Слайд 19

Функції в EXCEL: Функції в EXCEL: КОВАР(масив1; масив2) – повертає коваріацію,

Функції в EXCEL:

Функції в EXCEL:
КОВАР(масив1; масив2) – повертає коваріацію, тобто середнє

добутків відхилень для кожної пари точок даних.
КОРРЕЛ(масив1;масив2) – повертає парний коефіцієнт кореляції. Можна також скористатися Сервис – Анализ данных – Корреляция
Слайд 20

Властивості коефіцієнта кореляції

Властивості коефіцієнта кореляції

Слайд 21

Властивості коефіцієнта кореляції

Властивості коефіцієнта кореляції

Слайд 22

Властивості коефіцієнта кореляції

Властивості коефіцієнта кореляції

Слайд 23

Слайд 24

Слайд 25

Слайд 26

Слайд 27

П'ять видів зв'язку між змінними 1. Прямий причинно-наслідковий зв'язок 2. Зворотній

П'ять видів зв'язку між змінними

1. Прямий причинно-наслідковий зв'язок
2. Зворотній причинно-наслідковий зв'язок
3.

Зв'язок викликаний третьою (прихованої) змінною.
4. Взаємозв'язок викликаний кількома прихованими змінними
5. Зв'язку немає, спостережувана залежність випадкова
Слайд 28

Слайд 29

Слайд 30

Связь между переменными может быть вызвана третьей переменной Исследователь установил, сто

Связь между переменными может быть вызвана третьей переменной

Исследователь установил, сто существует

некая зависимость между числом проданных солнцезащитных очков и числом выпитых безалкогольных напитков в летнее время. А может быть обе переменные связаны с жарой?
Слайд 31

Слайд 32

Значущість коефіцієнта кореляції

Значущість коефіцієнта кореляції

Слайд 33

Значущість коефіцієнта кореляціїластивості

Значущість коефіцієнта кореляціїластивості

Слайд 34

Значущість коефіцієнта кореляції

Значущість коефіцієнта кореляції

Слайд 35

Приклад. По 20 підприємствам регіону вивчається залежність виробітку продукції на одного

Приклад.

По 20 підприємствам регіону вивчається залежність виробітку продукції на одного працівника

у (тис.грн.) від введення в дію нових основних фондів х1 (% від вартості фондів на кінець року)
Слайд 36

Слайд 37

Слайд 38

Приклад

Приклад

Слайд 39

Приклад

Приклад

Слайд 40

Приклад

Приклад

Слайд 41

Поняття про багатовимірний кореляційний аналіз Нехай є багатовимірна нормальна сукупність із

Поняття про багатовимірний кореляційний аналіз

Нехай є багатовимірна нормальна сукупність

із m ознаками X1, X2, …, Xm... У цьому випадку взаємозалежність між ознаками можна описати за допомогою кореляційної матриці. Під кореляційною матрицею будемо розуміти матрицю, складену з парних коефіцієнтів кореляції. Оцінкою парного коефіцієнта кореляції є вибірковий парний коефіцієнт кореляції
Слайд 42

Кореляційна матриця

Кореляційна матриця

Слайд 43

Часткова кореляція Часткові коефіцієнти кореляції характеризують тісноту зв'язку між результатом і

Часткова кореляція

Часткові коефіцієнти кореляції характеризують тісноту зв'язку між результатом і

відповідним фактором при усуненні впливу інших факторів
Слайд 44

Часткова кореляція

Часткова кореляція

Слайд 45

Часткова кореляція

Часткова кореляція

Слайд 46

Часткова кореляція

Часткова кореляція

Слайд 47

Множинний коефіцієнт кореляції

Множинний коефіцієнт кореляції

Слайд 48

Квадрат коефіцієнта множинної кореляції називають множинним коефіцієнтом детермінації. Коефіцієнти множинної кореляції

Квадрат коефіцієнта множинної кореляції називають множинним коефіцієнтом детермінації. Коефіцієнти множинної кореляції

й детермінації - величини додатні і набувають значення з відрізку [0;1]. Чим ближче їх значення до 1, тим тісніший зв'язок результативної ознаки з усім набором досліджуваних факторів
Слайд 49

Приклад. За даними річних звітів десяти (n=10) підприємств провести аналіз залежності

Приклад.

За даними річних звітів десяти (n=10) підприємств провести аналіз залежності собівартості

товарної продукції Y (ум. од.) від обсягу валової продукції X1 (млн. ум. од.) і продуктивності праці X2 (тис. ум. од. на чол.)
Слайд 50

Приклад

Приклад

Слайд 51

Приклад

Приклад

Слайд 52

Приклад

Приклад

Слайд 53

Приклад

Приклад

Слайд 54

Приклад

Приклад

Слайд 55

Приклад

Приклад

Слайд 56

Зв'язок обсягу валової продукції (X1) і собівартості товарної продукції (Y): ry1=0,987,

Зв'язок обсягу валової продукції (X1) і собівартості товарної продукції (Y): ry1=0,987,

ry1,2=0,982 сильний.
У даному прикладі r12,y=0,25378, а r12=-0,565, тобто чистий зв'язок між обсягом валової продукції (X1) і продуктивністю праці (X2) незначний
Слайд 57

Приклад

Приклад