Расчёт корреляционных зависимостей в Excel

Содержание

Слайд 2

Зависимости между величинами, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу,

Зависимости между величинами, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу,

называются корреляционными зависимостями.
Мерой корреляционной зависимости является величина, которая называется коэффициентом корреляции.

Корреляция

Слайд 3

Коэффициент корреляции Мерой корреляционной зависимости является величина, которая называется коэффициентом корреляции.

Коэффициент корреляции

Мерой корреляционной зависимости является величина, которая называется коэффициентом корреляции.
Коэффициент корреляции

обозначается греческой буквой ρ («ро»).
Это число, заключенное в диапазоне от -1 до +1 (если это число по модулю близко к 1, то имеет место сильная корреляция, если к 0, то слабая).
Близость ρ к +1 означает, что возрастанию одного набора значений соответствует возрастание другого набора, близость к -1 означает обратное.
Значение ρ легко найти с помощью Excel без всяких формул (разумеется, потому, что в Excel они встроены).
Слайд 4

В Excel имеется функция вычисления коэффициента корреляции КОРРЕЛ , входит в

В Excel имеется функция вычисления коэффициента корреляции КОРРЕЛ , входит в

группу статистических функций.
Для вычисления коэффициента корреляции необходимо:
на том же листе Excel, где находится таблица, надо установить курсор на любую свободную ячейку и запустить функцию КОРРЕЛ.
указать два диапазона значений по которым устанавливается зависимость
после их ввода выведется ответ. Эта величина говорит о среднем уровне корреляции

Функция КОРРЕЛ

Слайд 5

Рассмотрим зависимость успеваемости учащихся старших классов от двух факторов: обеспеченности школьной

Рассмотрим зависимость успеваемости учащихся старших классов от двух факторов:
обеспеченности школьной библиотеки

учебниками
обеспеченности школы компьютерами.

Пример

Слайд 6

Результаты измерения обоих факторов в 11 разных школах

Результаты измерения обоих факторов в 11 разных школах

Слайд 7

Для обеих зависимостей получены коэффициенты линейной корреляции. Как видно из таблицы,

Для обеих зависимостей получены коэффициенты линейной корреляции.
Как видно из таблицы,

корреляция между обеспеченностью учебниками и успеваемостью сильнее, чем корреляция между компьютерным обеспечением и успеваемостью (хотя и тот и другой коэффициенты корреляции не очень большие).
Отсюда можно сделать вывод, что пока еще книга остается более значительным источником знаний, чем компьютер.

Выводы и результаты

Слайд 8

Как можно отформатировать ответ? Если в результате получилось значение с длинной

Как можно отформатировать ответ?

Если в результате получилось значение с длинной дробной

частью, вроде 0,892857142857143, его следует отформатировать.
Пусть, например, результат в ячейке D9, и его требуется представить в виде
ρ=0,892857
Для этого в ячейке можно написать формулу
Ну а в нашем случае результат вычисляется с помощью функции КОРРЕЛ, то есть в качестве аргумента используем эту функцию.