Студопедия

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)

Коэффициент корреляции. Во многих случаях целью экспериментальных исследований является установление и изучение зависимости между некоторыми величинами

 

Во многих случаях целью экспериментальных исследований является установление и изучение зависимости между некоторыми величинами. Если каждая из этих величин является случайной, то при этом используют методы корреляционного анализа. Так, методами корреляционного анализа можно оценить степень взаимосвязи между пределом прочности древесины при статическом изгибе и при сжатии вдоль волокон, выявить наличие статистической связи между уровнем специализации лесопильных предприятий по сечениям пиломатериалов и себестоимостью их производства и т. д.

Будем говорить, что между двумя случайными величинами имеется статистическая связь, если при изменении одной из них меняется распределение другой. Для оценки статистической связи по данным эксперимента широко используется выборочный коэффициент корреляции. Пусть проведено наблюдений и в каждом из них определялись значения двух параметров (признаков) и . Следовательно, имеются две одновременно получаемые выборки:

По каждой из них найдем среднее арифметическое , а также выборочный стандарт и . Выборочный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле

(2.23)

или

(2.24)

При расчетах полезно иметь в виду, что выборочный коэффициент корреляции не изменяется при изменении начала отсчета и масштаба измерения, .

Коэффициент корреляции всегда лежит в пределах . Он характеризует не всякую, а только линейную зависимость между случайными величинами. При положительном можно предполагать, что с возрастанием одной из случайных величин, другая в среднем тоже возрастает. При отрицательном с ростом одной из них другая величина будет в среднем убывать. Чем ближе величина к (+ 1) или к (–1), тем больше степень линейной зависимости между рассматриваемыми случайными величинами. Значение , равное нулю, свидетельствует об отсутствии линейной статистической связи между ними. Такие случайные величины называются некоррелированными. Обычно величина оказывается не равной нулю. Для выяснения того, будут ли некоррелированными в этом случае признаки , вычисляют величину

(2.25)

Ее сравнивают с табличным значением критерия Стьюдента, найденным при выбранном уровне значимости и числе степеней свободы . Если , принимается гипотеза о некоррелированности величин . В противном случае коэффициент корреляции значимо отличается от нуля, т. е. между величинами существует линейная статистическая связь.

Если требуется исследовать статистическую связь между тремя случайными величинами, то пользуются коэффициентом множественной корреляции. Так, для оценки степени статистической связи случайной величины с величинами рассчитывают выборочный совокупный коэффициент корреляции по формуле

(2.26)

где коэффициенты корреляции соответственно между величинами , , .

Величина лежит в пределах и, так же как и обычный коэффициент корреляции, служит для оценки линейной статистической связи.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Проверка нормальности распределения | Ранговая корреляция
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 319; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.013 сек.