русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Тема: Оценка тесноты корреляционной связи


Дата добавления: 2014-05-05; просмотров: 3633; Нарушение авторских прав


1. Линейный коэффициент корреляции

2. Теоретическое корреляционное отношение

3. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ

4. Понятие мультиколлинеарности

 

 

Кроме составления уравнения производится оценка интенсивности тесноты зависимости между коррелируемыми переменными. Тесноту связи измеряют с помощью коэффициентов корреляции ( они могут быть парными, частными , множественными) , с помощью корреляционного отношения ( в случае нелинейной зависимости ) . Как разновидность корреляционных отношений может применяться индекс корреляции . В случае линейной зависимости между двумя переменными применяют линейный коэффициент корреляции :

b – коэффициент регрессии в уравнении связи

sх – СКО факторного признака

sy – СКО результативного признака

Между r и корреляционным отношением в случае линейной зависимости существует тождество :

Линейный коэффициент корреляции принимает значение от (– 1; 1) . Он является отвлеченным числом, не зависящим от единиц измерения X и Y . Коэффициент показывает, на сколько sy изменится в среднем переменная Y при изменении величины X на sх , при условии влияния всех прочих учтенных и неучтенных факторов .

 

Чем выше значение r, тем теснее связь между переменными. Если коэффициент регрессии b- отрицательный, то и r будет со знаком «-», и это обозначает обратную взаимосвязь между признаками.

Если r =0, то это означает отсутствие линейной зависимости.

Если r=1, то это означает функциональную зависимость между x и y.

Кроме коэффициента корреляции для оценки тесноты взаимосвязи может применяться теоретическое корреляционное отношение. Этот показатель применим ко всем случаям корреляционной зависимости независимо от формы связи. Теоретическое корреляционное отношение – относительная величина, получающаяся в результате сравнения СКО в ряду выровненных значений результативного признака со СКО в ряду эмпирических значений результативного признака.



 

Учитывая, что сумма выравненных и эмпирических значений результативного признака совпадает ( åyx = å y ) и среднее значение признака у этих рядов одинаково и равно`y , то тогда

 

 

 

 

В основе определения теоретического корреляционного отношения лежит правило сложения дисперсий:

 

,

где - межгрупповая дисперсия,

`s2- внутригрупповая дисперсия

 

На основе этого правила можно определить остаточную групповую дисперсию :

 

- индекс корреляции

 

Этот показатель используется для оценки силы тесноты связи .

Если h = 0 , то это значит, что признак у не коррелирован с х .

Чем ближе значение h к 1 , тем теснее связь между х и у.

 

Если h<0,3 – это говорит о малой тесноте зависимости между х и у.

Если 0,3<h<0,6 – средняя теснота связи.

Если 0,6<h<1 – связь сильная, существенная.

На практике корреляционное отношение применяют реже, чем коэффициенты корреляции. Это связано с тем, что этот показатель условно оценивает направление связи, а также требует построения группировочных таблиц с большим числом наблюдений, в случае нелинейной корреляции часто применяют коэффициент корреляции, но он дает несколько заниженные значения.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Тема: Корреляционная зависимость | Многофакторный корреляционно- регрессионный анализ


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.571 сек.