Содержание
- 2. Hello! Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.
- 3. Зависимая переменная - та переменная, вариацию которой мы хотим понять. Независимые переменные - переменные, с чьей
- 4. P-value – критерий значимости, т.е. вероятность совершить ошибку 1 рода при принятии альтернативной гипотезы. P-value -
- 5. Когда между двумя переменными есть связь? Две переменные связаны, когда отклонение i-значения одной переменной от среднего
- 6. Ковариация – это одна из базовых мер статистики. И корреляция, и регрессия основаны на ковариации
- 7. Если мы будем использовать ковариацию как универсальную меру для определения степени связи значений одной переменной с
- 8. Стандартизированная ковариация является коэффициентом корреляции Пирсона (r) Коэффициент корреляции для примера со связью между количеством просмотров
- 9. Коэффициент корреляции, равняющийся 1 (+1), означает полную положительную связь между двумя переменным; коэффициент-1 означает полную отрицательную
- 11. Корреляция позволяет определить, связаны ли между собой две переменные, а также вычислить силу связи. Чтобы определить
- 12. Самой простой формой регрессионного анализа является парная регрессия, в рамках которой проверяется влияние на зависимую переменную
- 13. Уравнения парной МНК-регрессии:
- 14. Коэффициент регрессии показывает, насколько в среднем величина одного признака y изменяется при изменении на единицу меры
- 15. Формула коэффициента регрессии. Rу/х = rху x (σу / σx) где Rу/х — коэффициент регрессии; rху
- 16. Уравнение регрессии - у = Му + Ry/x (х - Мx) где у — средняя величина
- 17. По результатам статистического исследования физического развития мальчиков 5 лет известно, что их средний рост (х) равен
- 19. Решение. Коэффициент регрессии: Rу/х = rху х (σу / σх) = +0,9 х (0,8 / 4,4)
- 22. Скачать презентацию