Линейная корреляция

Этот вид корреляционной зависимости весьма важен, так как очень многие корреляционные связи, характерные для количественных признаков наблюдаемых однородных фактов, близки к линейным. Данные наблюдения, представленные в виде корреляционной таблицы, и найденные из этой таблицы пары соответственных значений х и или у и , используются для отыскания параметров уравнений прямых регрессии

и .

Эта операция, называемая выравниванием, обычно выполняется по способу наименьших квадратов, сущность которого состоит в таком подборе параметров линии регресси, при котором достигается минимум .

Разберем применение данного способа в общем виде для каждого из записанных уравнений регрессии. При этом для иллюстрации используем данные корреляционной таблицы 1 распределения растений житняка по общему весу и по весу семян.

1. Уравнение прямой регрессии у по х. При отыскании по способу наименьших квадратов параметров линейной функции у=ах+b на основании данных наблюдения о парах значений х и у, связанных однозначным соответствием, используется система нормальных уравнений

Здесь коэффициенты определяются простым суммированием слагаемых в соответствии с количеством пар значений х и у.

Если же требуется с помощью способа наименьших квадратов определить параметры уравнения, связывающего значения х с соответственными частными средними , по данным не простой, а корреляционной таблицы, то структура коэффициентов и свободных членов нормальных уравнений должна отразить все данные корреляционной таблицы.

а) Коэффициенты, соответствующие суммам и , должны включать в операцию суммирования все значения х как повторяющиеся, так и неповторяющиеся. Количество значений определяется числом , поэтому сумма этих значений х равна . Аналогично сумма значений равна и т. д. Отсюда сумма всех значений х выразится в виде

Суммирование квадратов переменной х строится также и дает

б) Свободный член, соответствующий сумме , должен представить сумму всех частных средних . При этом для каждого значения х количество соответственных частных средних определяется количеством таких значений самого х. Поэтому значению соответствует , частных средних , значению соответствует частных средних и т.д. Сумма всех частных средних имеет вид

.

в) Свободный член, соответствующий сумме , должен представить сумму всех возможных произведений значений х на соответствующие частные средние . Количество разных произведений здесь определяется количеством соответственных значений х. Поэтому сумма всех произведений вида имеет вид

.

Удовлетворяющая указанным требованиям система нормальных уравнений для отыскания значений параметров уравнения прямой регрессии имеет следующий вид:

Определение корней этой системы предварительно требует некоторого преобразования коэффициентов и свободных членов.

Коэффициенты системы преобразуются так:

Развернутая запись свободного члена позволяет для каждого слагаемого воспользоваться переходом от частных средних к соответственным частным значениям у.

В самом деле, если , то

.

Поэтому

и аналогично

Почленное сложение всех равенств дает в соответствии с принятой структурой корреляционной таблицы 2

После приведения этого результата к выражению, содержащему среднее значение у, получится

.

Преобразование свободного члена выполняется аналогично. Здесь при слагаемое приводится к виду

Последующая запись всех остальных слагаемых такого же вида при , и суммирование соответствующих выражений дает результат

Сохраняя эту запись для выполнения подсчетов, можно привести полученный результат к выражению со средним значением ху.

Двойной знак суммирования позволяет выполнять суммирование в любом порядке: сначала по горизонтали (меняя нумерацию частных значений у), а затем по вертикали (меняя нумерацию частных значений х), или, наоборот, сначала по вертикали, а затем по горизонтали.

По структуре корреляционной таблицы:

или

Отсюда

так как

В преобразованном виде система такова:

или

Для определения параметра a достаточно после умножения членов второго уравнения на почленно вычесть это уравнение из первого: , или

Параметр b определяется непосредственно из второго уравнения:

.

Подставляя полученное выражение в уравнение прямой регрессии y по х, т. е. , получим

,

или .

Коэффициент а в уравнении прямой регрессии называется коэффициентом прямой регрессии у по х и обозначается символом .

Таким образом,

и окончательная запись уравнения прямой регрессии y по x таково:

.

Составим такое уравнение с числовыми параметрами для распределения растений житняка по данным корреляционной таблицы 1 об общем весе (x) и весе семян (y) растений. Вычисление необходимых параметров можно проводить по нижеследующей системе подсчетов, соответствующей выполненному общему решению.

1) Составляем вспомогательную таблицу.

2) По данным табл. 4

Таблица 4

		1)
	5×25		5×625
	10×35		10×1225
	19×45		19×2025
	16×55		16×3025
	11×65		11×4225
	16×75		16×5625
	6×85		6×7225
	6×95		6×9025
	8×105		8×11025
	2×115		2×13225
	1×125		1×15625
N= 100

3) Определяем коэффициент регрессии у по х:

4) Записываем уравнение прямой регрессии у по x:

,

или окончательно

2. Уравнение прямой регрессии х по у. Система нормальных уравнений для отыскания параметров с и d уравнения прямой регрессии х по у, получаемая в результате применения способа наименьших квадратов, имеет вид

По аналогии с преобразованиями, проведенными для случая регрессии у по х, можно записать, что

Нормальные уравнения можно переписать в упрощенном виде:

или

Для определения параметра с из членов первого уравнения вычитаются члены второго уравнения, умноженные на :

,

или

Параметр d определяется непосредственно из второго уравнения:

.

Замена d этим выражением в уравнении прямой регрессии дает

или .

Коэффициент с в этом уравнении называют коэффициентом прямой регрессии х по у и обозначают символом .

Таким образом,

и окончательная запись уравнения прямой регрессии х по у такова:

.

Заметим, что обе прямые регрессии, как видно из их уравнений, проходят через точку .

На примере распределения растений житняка по данным корреляционной таблицы о весе семян (у) и общем весе (х) растений составим уравнение прямой регрессии х по у с числовыми параметрами. Все необходимые вычисления для подсчета параметров проводятся в таком же порядке, как это выполнено для уравнения прямой регрессии у по х.

1) Составляем вспомогательную таблицу.

2) По данным табл. 5

3) Определяем коэффициент регрессии х по у:

Таблица 5

		1)
	3×13		3×169
	10×18		10×324
	20×23		20×529
	9×28		9×784
	14×33		14×1089
	11×38		11×1444
	9×43		9×1849
	8×48		8×2304
	6×53		6×2809
	6×58		6×3364
	1×63		1×3969
	3×68		3×4624
N= 100

4) Записываем уравнение прямой регрессии х по y:

,

или окончательно

Ниже будет показано, что оба уравнения прямых регрессии могут быть получены одним расчетом с помощью коэффициента корреляции.

Дата добавления: 2014-12-26