Статистический анализ

Сентябрь 13, 2022

Главная
Математика
Статистический анализ

Содержание

2. 1. Статистический анализ Из ТВ и МС теснота связи между СВ – второй смешанный центральный момент:
3. 1. Статистический анализ Отношения между несколькими величинами: – функциональные y = f(x, …) – стохастические (случайные,
4. 1. Статистический анализ Статистические выводы и статистический анализ – ядро математической статистики. Основные задачи: – выявление
5. 1. Корреляционный анализ Основные задачи корреляционного анализа: – выявление связи между исследуемыми переменными вообще; – оценивание
6. 1. Корреляционный анализ 1 шаг: Выборочная ковариация: ряды [ X Y Z …] и т.д. 6
7. 1. Корреляционный анализ Масштабированная выборочная ковариация - выборочный (парный) коэффициент корреляции 6
8. 1. Корреляционный анализ Основа анализа - выборочная ковариационная матрица K (или матрица моментов λ) как совокупная
9. 1. Корреляционный анализ Выборочная корреляционная матрица Получение по одному или через нормированную матрицу отклонений Vn 8
11. Скачать презентацию

Слайд 2

1. Статистический анализ
Из ТВ и МС теснота связи между СВ –

второй смешанный центральный момент:
или ковариация.
Не удобно, разные дисперсии (масштабы)
Корреляция – масштабируемая ковариация –
Одинаковые единичные масштабы - количество.
Качество - регрессия – вид связи, как условное математическое ожидание МO(X|y) = f(X, Y).

Слайд 3

1. Статистический анализ
Отношения между несколькими величинами:
– функциональные y = f(x,

…)
– стохастические (случайные, вероятностные).
Наибольшее распространение в реальных процессах - вероятностные связи.
Что отслеживают:
-изменение МО - связь корреляционная.
-изменение дисперсии - связь скедастичная.
Наиболее распространенная – корреляционная.

Слайд 4

1. Статистический анализ
Статистические выводы и статистический анализ – ядро математической

статистики. Основные задачи:
– выявление в количественной мере статистической связи и её значимости;
– выявление в качественной мере статистической связи и её значимости;
– выявление главных факторов формирующих процесс.
Это корреляционный анализ - регрессионный анализ, дисперсионный анализ (и многие другие)

Слайд 5

1. Корреляционный анализ
Основные задачи корреляционного анализа:
– выявление связи между исследуемыми

переменными вообще;
– оценивание тесноты связей количественно;
– оценивание значимости связей;
Для этого:
– выбрать подходящую характеристику статистической связи;
– оценить его численное значение по имеющимся выборочным данным (точечная оценка, интервальная оценка);
– проверить гипотезу о значимости статистической связи.

Слайд 6

1. Корреляционный анализ
1 шаг: Выборочная ковариация: ряды [ X Y Z

…]
и т.д.

Слайд 7

1. Корреляционный анализ
Масштабированная выборочная ковариация -
выборочный (парный) коэффициент корреляции
6

Слайд 8

1. Корреляционный анализ
Основа анализа - выборочная ковариационная матрица
K (или матрица моментов

λ) как совокупная характеристика рассеивания и связей рядов
Основной способ – матрица отклонений

Слайд 9

1. Корреляционный анализ
Выборочная корреляционная матрица
Получение по одному или через нормированную матрицу

отклонений Vn

Статистический анализ

Содержание

1. Статистический анализИз ТВ и МС теснота связи между СВ –

1. Статистический анализ Отношения между несколькими величинами:– функциональные y = f(x,

1. Статистический анализ Статистические выводы и статистический анализ – ядро математической

1. Корреляционный анализ Основные задачи корреляционного анализа:– выявление связи между исследуемыми

1. Корреляционный анализ1 шаг: Выборочная ковариация: ряды [ X Y Z

1. Корреляционный анализМасштабированная выборочная ковариация -выборочный (парный) коэффициент корреляции 6

1. Корреляционный анализОснова анализа - выборочная ковариационная матрицаK (или матрица моментов

1. Корреляционный анализВыборочная корреляционная матрицаПолучение по одному или через нормированную матрицу

Похожие презентации