Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Лекция 4






 

Таблица 4.1 – Виды коэффициентов корреляции

 

Коэффициент корреляции Формула Назначение
Коэффициент корреляции знаков (Фехнера) Кф = (nа – nв) / (nа+nв) nа – число совпадений знаков отклонений индивидуальных величин от средней nв - число несовпадений знаков отклонений индивидуальных величин от средней   Простейший показатель степени тесноты связи
Линейный коэффициент корреляции (К.Пирсона) Отражает степень тесноты и направление линейной зависимости между показателями |R| < 0.3 - связь слабая. 0.3 < |R| < 0.6 - связь средняя. 0.6 < |R| < 1 - связь сильная, переходящая в функциональную линейную связь при R=1. R=0, то случайные переменные x и y не коррелируемы R> 0 – связь прямая, R< 0 – связь обратная
Эмпирическое корреляционное отношение h (К.Пирсона)   Используется, когда зависимость между переменными носит нелинейный характер
Коэффициент корреляции рангов Спирмена   где di – разность между рангами х и у Используется для сопоставления последовательности взаимного расположения рангов факторного и результативного признаков
Коэффициент корреляции рангов Кэндела     где S=P+Q P – сколько чисел, находящихся справа от каждого из элементов последовательности переменной у, имеет величину ранга, превышающую ранг рассматриваемого элемента Q – сколько чисел, находящихся справ от каждого из членов последовательности рангов переменной у имеет ранг меньше, чем эта единица Используется для сопоставления последовательности взаимного расположения рангов факторного и результативного признаков
коэффициент конкордации w     где m- число факторов n – число ранжируемых единиц S – сумма квадратов отклонений рангов S= Sn(Sm rij)2 – (SnSm rij)2/n где rij – ранг i-го фактора у j-й единицы для оценки степени тесноты связи между несколькими признаками при использовании ранговой корреляции
коэффициент ассоциации (Д.Юл) или коэффициент контингенции (К.Пирсон)   При исследовании степени тесноты связи между качественными признаками, каждый из которых представлен в виде альтернативного признака
Коэффициент сопряженности Пирсона и коэффициент взаимной сопряженности Чупрова   Критерий наличия связи между качественными показателями с большим числом градаций

 

Таблица 4.2 – Виды уравнений регрессии

 

Название регрессии Общий вид
Линейная y(x)=a+bx
Гиперболическая y(x)=a+b/x
Параболическая y(x)=a+bx+сx2
Экспоненциальная y(x)=a+expb(x)
Степенная y(x)=a*xb
Логарифмическая y(x)=a+b*log(x)
Показательная y(x)=a+bx

Для линейной математической формы связи параметры a и b можно определить по формулам:

­­­­

 

 

Ошибка уравнения регрессии показывает в среднем отношении фант. данных от теоретической.

,

n – объём выборки;

p– число параметров в выбранном уравнении.

 


Поделиться с друзьями:

mylektsii.su - Мои Лекции - 2015-2024 год. (0.006 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал