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)

Оценка линейного коэффициента корреляции

Значение линейного коэффициента связи Характер связи Интерпретация связи
r = 0 отсутствует -
0<r<1 прямая с увеличением x увеличивается y
-1<r<0 обратная с увеличением x уменьшается y и наоборот
r = 1 функциональная каждому значению факторного признака строго соответствует одно значение результативного признака

 

Пример: На основе выборочных данных о деловой активности однотипных коммерческих структур оценить тесноту связи между прибылью y (млн. руб.) и затратами на 1 руб. произведенной продукции x (коп.).

Таблица 9.6.

Расчетная таблица для определения коэффициента корреляции

№ п/п y x yx
           
Сумма          
Средняя 744,33 83,67 60400,67 632056,33 7046,67

 

1. Используя формулу (9.5.) получаем:

2. По формуле (9.6.) значение коэффициента корреляции составило:

 

Таким образом, результат по всем формулам одинаков и свиде­тельствует о сильной обратной зависимости между изучаемыми призна­ками.

В случае наличия линейной и нелинейной зависимости между двумя признаками для измерения тесноты связи применяют так назы­ваемое корреляционное отношение. Различают эмпирическое и теоре­тическое корреляционное отношение.

Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по данным группировки, когда характеризует отклонения групповых средних результативного показателя от общей средней:

(9.8.)

где - корреляционное отношение;

- общая дисперсия;

- средняя из частных (групповых) дисперсий;

- межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних).

Все эти дисперсии есть дисперсии результативного признака.

Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле:

 

(9.9.)

где - дисперсия выравненных значений результативного признака, то есть рассчитанные по уравнению регрессии;

- дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака.

Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции (таблица 9.1.)

Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции.

Множественный коэффициент корреляци и вычисляется при наличии линейной связи между результативным и несколькими фактор­ными признаками, а также между каждой парой факторных признаков.

Множественный коэффициент корреляции для двух факторных признаков вычисляется по формуле:

 

(9.10.)

 

где - парные коэффициенты корреляции между признаками.

Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен:

Приближение R к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.

На основе данных таблицы 9.4. рассчитаем коэффициент множественной корреляции и его ошибку:

; ; .

 

Множественный коэффициент корреляции составит:

 

 

Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками и при фиксированном значении других (k – 2) факторных признаков, то есть когда влияниеисключается, то есть оценивается связь между и в «чистом виде».

В случае зависимости y от двух факторных признаков и коэффициенты частной корреляции имеют вид:

 

; .

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Собственно-корреляционные параметрические методы изу­чения связи | Принятие решений на основе уравнений регрессии
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 603; 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: 0.011 сек.