|
|
Понятие корреляционной и функциональной зависимости, корреляционного и регрессивного анализа.Стр 1 из 2Следующая ⇒ Понятие корреляционной и функциональной зависимости, корреляционного и регрессивного анализа. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) (величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Пр, производительность труда и производство продукции) и корреляционную (неполную) связи (проявляется в среднем, для массовых наблюдений из-за сложной взаимосвязи между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции. Пр, количество удобрения и урожайность). В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Корреляционный анализ в узком смысле – когда исследуется сила связи (измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак) – и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие (установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной). Понятие эмпирической линии регрессии и ее построение. В итогах корреляционной таблицы по строкам и столбцам приводятся два распределения – одно по X, другое по У. Рассчитаем для каждого Вариационный ряд для двух случайных величин. Первичное и вторичное корреляционные поля. Вариационным (статистическим) рядом называется таблица, первая строка которой содержит в порядке возрастания элементы
Идея метода наименьших квадратов для построения регрессионной модели. Линия регрессии - прямая, которая отражает общую направленность всей совокупности точек, уравнение которой Y = аX + в. МНК можно получить анализ вида: Ранговый коэффициент корреляции Спирмена для оценки зависимости между качественными признаками. Способ используется для оценки тесноты связи величин, измеренных в порядковой шкале, шкала интервалов и отношений. Для того, чтобы использовать коэффициент необходимо проранжировать данные по степени выраженности измеряемых признаков. Показатели централизации. Централизация – сосредоточения объема признака у отдельных единиц. Понятие корреляционной и функциональной зависимости, корреляционного и регрессивного анализа. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) (величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Пр, производительность труда и производство продукции) и корреляционную (неполную) связи (проявляется в среднем, для массовых наблюдений из-за сложной взаимосвязи между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции. Пр, количество удобрения и урожайность). В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Корреляционный анализ в узком смысле – когда исследуется сила связи (измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак) – и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие (установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной).   Что делать, если нет взаимности? А теперь спустимся с небес на землю. Приземлились? Продолжаем разговор...  ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...  Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...  Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
среднее значение Y. Последовательность точек (Xi, 
) дает график, который иллюстрирует зависимость среднего значения результативного признака У от факторного X, – эмпирическую линию регрессии, наглядно показывающую, как изменяется У по мере изменения X. Если связь функциональная, то эмпирические линии совпадают. По графику изображения можно сделать предположение о виде, характере и тесноте зависимости.
, а вторая - их частоты 
(относительные частоты). Наглядным изображением корреляционной таблице служит корреляционное поле. Оно представляет собой график, где на оси абсцисс откладывают значения Х, по оси ординат – У, а точками показывается сочетание Х и У. По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи. Недостаток – не отражает точки сгущения. Вторичное корреляционное поле:
, поделим на n получим: 
. Альтернатива: 
. По коэффициенту a можно говорить о направленности, наклоне и отсутствии связи (a =0).
, где di – разность между рангами в одной и той же строке (
); N – количество строк. Коэффициент равен единице минус сумма квадратов разностей между рангами, умноженная на 6 и деленная на произведение количества строк на разность между квадратом количества строк и единицей. 
. r =1, порядок рангов обеих переменных полностью согласуется между собой, r =–1 порядок рангов полностью противоположен. r = 0 имеем беспорядочное расположение рангов. Проверка значимости: 
, 
.
, 
- совокупность состоит из 1 части. Кот обладает всем объемом признаков.