- коефіцієнти регресії).
. Оцінка тісноти зв'язку між факторними і результативними ознаками;
. Оцінка якості отриманого рівняння (моделі). p align="justify"> Способи вибору форми зв'язку між факторними і результативними ознаками
1. Шляхом теоретичного аналізу взаємозв'язку між досліджуваними ознаками. p align="justify">. За допомогою аналітичної угруповання. p align="justify">. Графічне зображення показників (графічний аналіз). p align="justify">. Графічне зображення кореляційної таблиці. br/>
Схема № 7: Класифікація кореляційної залежності
? ? Парна - кореляційний залежність між двома ознаками: 1. прямолінійна (лінійна) відображається рівнянням: y = a + bx 2. криволінійна: 2.1. параболічна: y = a + bx + cx2 2.2. гіперболічна: y = a + b? 1/x 2.3. статечна: y = axbмногофакторная - кореляційний залежність між кількома ознаками, відображається наступними рівняннями: y = a + bx1 + cx2 + dx3 y = ax1b? x2c? x3d ...
Для складання парної кореляційно-регресійної моделі ( = a + bx ) нам необхідно визначити коефіцієнти регресії ( a, b, c, ... ). Для цього складемо систему рівнянь, висловивши один коефіцієнт через інший, і вирішимо її. p> Правило складання алгоритму системи рівнянь
1. Складемо квадратичну матрицю з коефіцієнтів регресії. p>. Зліва, відступивши на стовпець і рядок, зверху - на рядок і стовпець, запишемо наші невідомі. p>. Перемножимо невідомі зліва і зверху на коефіцієнти регресії. Перший елемент першого рядка помножимо на n - кількість спостережень. br/>В
Показники кореляції
Для того, щоб переконатися в статистичної значущості рівняння регресії, необхідно оцінити тісноту зв'язку, тобто розкид фактичних даних у полі кореляції або відхилення фактичних даних від теоретичної лінії регресії.
1. При прямолінійною парної залежності тіснота зв'язку оцінюється по парному коефіцієнту кореляції: або. p> Коефіцієнт кореляції має межі:.
Якщо, то існує Якщо r = 0, то зв'язок відсутній.
функціональна залежність. br/>
r = 1 r = -1 r = 0
Якщо r> 0, то зв'язок пряма; якщо r <0, те зв'язок зворотній.
Коефіцієнт кореляції характеризує кореляційний залежність.
Оцінка тісноти зв'язку
Якщо: r <0,1 - зв'язок відсутній;
, 1? r? 0,3 - зв'язок слабка;
, 3? r? 0,5 - зв'язок помітна;
, 5? r? 0,7 - зв'язок помірна;
, 7? r? 0,9 - зв'язок висока;
, 9? r? 0,99 - зв'язок вельми висока. p align="justify">. При криволінійної залежності тіснота зв'язку оцінюється індексом кореляції:
.
. Щоб врахувати колеблемость окремих факторів і привести їх у єдину систему виміру (звільнитися від різної розмірності), розраховуються? коефіцієнти:.
Вони показують, на скільки сигм (середніх квадратичних відхилень) зміниться результатірующій показник при зміні x на 1 сигму (СКО).
. Коефіцієнт еластичності показує, на скільки відсотків зміниться результатірующій показник, при зміні x на 1%:. p>. Коефіцієнт детермінації:,
. - Емпіричне кореляційне відношення. br/>
Лекція 11. Вибіркове спостереження
Вибіркове спостереження - спосіб несплошного спостереження, при якому обговорюється не вся сукупність, а лише частина її, відібрана за певними правилами вибірки і забезпечує отримання даних, що характеризують всю сукупність.
Таблиця № 6: Вибіркове спостереження
генеральна совокупностьвыборкасредняя величина відносна величина ? Pдісперсія S2коеффіціент кореляції RNK (n)
Помилки вибіркового спостереження називаються помилками репрезентативності. Розмір помилки вибірки т методи її визначення залежать від виду та схеми відбору. p align="justify"> статистика варіація дисперсія кореляція регресія
Таблиця № 7: Помилки вибіркового спостереження
способи отбораошібкідля багатозначного прізнакадля альтернативного прізнакаповторний отборсредняя гранична бесповторний отборсредняя гранична ...
