Показатели корреляции

Правило составления алгоритма системы уравнений

1. Составим квадратичную матрицу из коэффициентов регрессии.

2. Слева, отступив на столбец и строку, сверху – на строку и столбец, запишем наши неизвестные.

3. Перемножим неизвестные слева и сверху на коэффициенты регрессии. Первый элемент первой строки умножим на n – количество наблюдений.

		x	y
x	a a	b b

a = …

b = …

Для того, чтобы убедиться в статистической значимости уравнения регрессии, необходимо оценить тесноту связи, т.е. разброс фактических данных в поле корреляции или отклонение фактических данных от теоретической линии регрессии.

1. При прямолинейной парной зависимости теснота связи оценивается по парному коэффициенту корреляции: или .

Коэффициент корреляции имеет пределы: .

Если , то существует Если r=0, то связь отсутствует.

функциональная зависимость.

r=1r=-1 r=0

Если r > 0, то связь прямая; если r < 0, то связь обратная.

Коэффициент корреляции характеризует корреляционную зависимость.

Дата добавления: 2014-01-07