Содержание
- 2. Корреляционный анализ позволяет не только установить наличие зависимости между случайными величинами, но и дать качественную характеристику
- 3. Различают следующие виды коэффициентов корреляции: парный линейный выборочный коэффициент корреляции rxy; корреляционное отношение ηxy; множественный коэффициент
- 4. Корреляционное отношение Корреляционное отношение позволяет выявить наличие или отсутствие связи между случайными величинами X и Y.
- 5. Определение общей дисперсии переменной Y2общ.по y s производится по формуле: где y – среднее значение (математическое
- 6. Для оценки межгрупповой дисперсии переменной Y s2межгруп.по y необходимо произвести группировку значений переменной Y в зависимости
- 7. Межгрупповая дисперсия:
- 8. Свойства корреляционного отношения: 0 ≤ ηyx ≤1. Причем: ηyx =1 – наличие функциональной зависимости между случайными
- 9. Фактически, после определения rxy =0 необходимо оценить корреляционное отношение, и только по результатам последнего уже выносить
- 10. Значимость корреляционного отношения определяется по критерию согласия Фишера – Снедекора. Наблюдаемое значение критерия определяется по формуле:
- 11. Множественный коэффициент корреляции и частный выборочный коэффициент корреляции Множественный коэффициент корреляции, равно как и частный выборочный
- 12. При взаимодействии нескольких случайных величин обычно строится корреляционная матрица, членами которой являются парные выборочные линейные коэффициенты
- 13. Множественный коэффициент корреляции определяется по формуле (Данное обозначение читается следующим образом: «коэффициент корреляции на случайную величину
- 14. Наблюдаемое значение критерия определяется по формуле: где N – общее число опытов; k – число переменных
- 15. Частный выборочный коэффициент корреляции определяется как где qij, qii qjj – алгебраические дополнения соответствующих элементов корреляционной
- 16. Значимость частного выборочного коэффициента корреляции определяется по критерию согласия Стьюдента. где N – общее число опытов.
- 17. Ранговые коэффициенты корреляции Все перечисленные выше коэффициенты корреляции, несмотря на всю свою необходимость, не позволяют, однако,
- 18. Для оценки ранжированных переменных существуют свои коэффициенты корреляции: коэффициенты Спирмена и Кендалла. Оба эти коэффициента оценивают
- 19. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена Для того, чтобы оценить коэффициент ранговой корреляции Спирмена, необходимо, прежде всего, определиться
- 20. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена определяется по формуле: где ri , si – ранги i-го объекта по
- 21. Иногда при исследованиях сталкиваются со случаями, когда для разных значений признака ранжирования в одной совокупности существуют
- 22. В случае связанных рангов коэффициент Спирмена вычисляется по формуле:
- 23. Оценка значимости коэффициента ранговой корреляции Спирмена, независимо от того, по какой из двух формул он вычислялся,
- 24. Коэффициент ранговой корреляции Кендалла Для того чтобы оценить коэффициент ранговой корреляции Кендалла, необходимо провести ранжировку исследуемого
- 25. Инверсия – случай, когда большее число стоит слева от меньшего. Величина К, называемая статистикой Кендалла, равна
- 26. Коэффициент ранговой корреляции Кендалла определяется по формуле:
- 27. Оценка значимости коэффициента ранговой корреляции Кендалла производится по критерию согласия Стьюдента. Наблюдаемое значение критерия определяется по
- 28. Ранговый коэффициент корреляции Кендалла признается значимым, если где t1–α определяется из выражения Φ(t 1−α ) =1−
- 29. Коэффициент конкордации рангов Кендалла где n – число объектов; m – число анализируемых совокупностей.
- 30. Единственное условие для оценки коэффициента конкордации рангов Кендалла – число объектов n ≥ 7. 0 ≤
- 31. Значимость коэффициента конкордации рангов Кендалла оценивается по критерию согласия Пирсона. Наблюдаемое значение критерия определяется по формуле:
- 33. Скачать презентацию