КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Ошибка репрезентативности корреляционного отношения
Еще не разработано точной формулы ошибки репрезентативности корреляционного отношения. Обычно приводимая в учебниках формула имеет недостатки, которыми не всегда можно пренебречь. Эта формула не учитывает числа классов, по которым рассчитывается корреляционное отношение: (13.7) Если один и тот же материал разбить по первому признаку (аргументу) на большое или малое число классов, то это различие в числе классов очень заметно скажется на величине выборочного показателя криволинейной связи и на его достоверности. В настоящее время можно использовать примерное значение ошибки не самого корреляционного отношения, а его квадрата η2: (13.8) где: – ошибка квадрата корреляционного отношения; g – число классов первого признака; N – объем выборки. При использовании этой ошибки для определения критерия достоверности и доверительных границ квадрата корреляционного отношения вместо критерия Стьюдента следует брать преобразованный критерий Фишера (F), применяющийся в дисперсионном анализе как критерий достоверности показателей силы влияния. Критерий, достоверности (F) и доверительные границы квадрата корреляционного отношения определяются по следующим формулам: , (13.9) , (13.10) (13.11) В этих формулах: F – критерий достоверности квадрата корреляционного отношения, основанный на применении примерной формулы ошибки этого показателя. Этот критерий в точности равен критерию Фишера; – квадрат корреляционного отношения; – ошибка репрезентативности квадрата корреляционного отношения; ν1 = g– 1 – первое число степеней свободы, равное числу классов первого признака без одного; ν2 = N–g – второе число степеней свободы, равное объему корреляционной решетки минус число классов первого признака; – погрешность, возможная при оценке генерального значения корреляционного отношения; Fst – стандартные значения преобразованного критерия Фишера для трех порогов вероятности безошибочных прогнозов и для двух степеней свободы.
Пример Получены показатели N = 21, η2 = 0,76, g = 5 (число классов первого признака). Ошибка репрезентативности квадрата корреляционного отношения: Критерий достоверности: F = 0,75/0.06 = 12,7; ν1 = 5–1 = 4; ν2 = 21–5 = 16; Fst = (3,0–4,8–7,9). Возможная погрешность в оценке генерального параметра: . Доверительные границы квадрата корреляционного отношения: η2 = 0,76 ± 0,18 не более 0,76 + 0,18 = 0,94; не менее 0,76 – 0,18 = 0,58 Доверительные границы корреляционного отношения: η = ( – ) = (0,76 – 0,97).
Дата добавления: 2014-11-29; Просмотров: 662; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |