Статистические методы выявления корреляционной связи

7.2. Методы выявления корреляционной связи

=== Скачать файл ===

Архитектура- Астрономия- Биология- Биотехнологии- Военное дело- Высокие технологии- География- Геология- Государство- Демография- Дом- Журналистика и СМИ- Изобретательство- Иностранные языки- Информатика- Искусство- История- Компьютеры- Косметика- 55 Кулинария- Культура- Лингвистика- Литература- Маркетинг- Математика- Машиностроение- Медицина- Менеджмент- Механика- Науковедение- Образование- Охрана труда- Педагогика- Полиграфия- Политика- Право- Приборостроение- Программирование- Производство- Промышленность- Психология- Религия- Связь- Сельское хозяйство- Социология- Спорт- Строительство- Торговля- Транспорт- Туризм- Физика- Философия- Финансы- Химия- Экология- Экономика- Электроника- Электротехника- Энергетика- Юриспруденция- Ядерная техника- Зависимость между факторными и результативными признаками может быть функциональной или корреляционной. Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативного признака, то есть каждому значению признака-фактора соответствует строго определенное значение результативного признака. В корреляционной связи между изменением факторного и результативного признака такого полного соответствия нет, воздействие факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Выделяют также стохастические связи , т. Корреляционные связи считаются частным случаем стохастической связи. При проведении корреляционно-регрессионного анализа должны соблюдаться определенные требования: Основные этапы корреляционного анализа. Форма корреляционной связи в основном определяется с помощью теоретического анализа, однако в ряде случаев приходится только предполагать наличие определённой формы связи. Эти предположения в последствии проверяют при помощи графического анализа. В корреляционно-регрессионном анализе используются различные формы связи Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция , то есть зависимость между двумя признаками результативным и факторным или между двумя факторными. Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у , при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у. Важнейшей задачей при этом является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи. Параметры связи в этом уравнении, как правило, определяют из системы нормальных уравнений, которые должны отвечать требованию метода наименьших квадратов МНК Если связь выражена параболой второго порядка , то систему нормальных уравнений для отыскания параметров a 0 , a 1 , a 2 можно представить в виде Для оценки нелинейной регрессии чаще всего используют коэффициент эластичности Выделяют следующие этапы анализа линейной корреляционной зависимости:. Указанная оценка может быть проведена по коэффициенту значимости Стьюдента Если , то предсказательная сила модели достаточная. При изучении развития явления во времени часто возникает необходимость оценить степень взаимосвязи в изменениях уровней нескольких рядов динамики. Применение для этого методов классической теории корреляции связано с определенными особенностями: Наличие такой связи в статистической литературе называют автокорреляцией. При изучении взаимосвязи между рядами динамики с применением методов корреляционно-регрессионного анализа автокорреляция должна быть исключена из каждого из сравниваемых рядов динамики;. Для получения более правильной оценки степени тесноты корреляционной связи также необходимо исключить этот лаг, то есть нужно сдвинуть уровни одного ряда относительно другого на некоторый промежуток времени;. Соответственно может изменяться во времени и степень тесноты связи. В этих условиях речь идет о переменной корреляции. Первая задача решается по каждому ряду динамики: Исчисляются коэффициенты автокорреляции и авторегрессии, при этом коэффициент автокорреляции рассчитывается на основе формулы коэффициента линейной парной корреляции. Если результаты расчета коэффициентов автокорреляции будут указывать на наличие автокорреляции уровней исходных рядов динамики, то для дальнейшего анализа корреляционной связи между рядами динамики нужно эту автокорреляцию исключить. При изучении корреляционной связи важным направлением анализа является также оценка степени тесноты связи, для чего используется две группы методов: Измерение тесноты зависимости для всех форм связи может быть осуществлено при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r , для расчета которого можно использовать две следующие формулы Знак указывает направление связи: Выводы о тесноте связи можно сделать по шкале Чаддока: Все указанные выше коэффициенты служат для оценок связей количественных признаков. Для оценок связи качественных признаков используются следующие коэффициенты:. Для исследования такого рода связи первичную статистическую информацию располагают в форме таблицы таблица Здесь m ij - частоты взаимного сочетания двух атрибутивных признаков; П - число пар наблюдений. Коэффициент взаимной сопряженности изменяется от 0 до 1; в статистике существуют различные его модификации. Данный коэффициент определяется по формуле Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Статистические характеристики ряда динамики N С возрастом в фибробластах прекращается синтез ГП, нарушаются поперечные микрофибриллярные связи и эластические волокна утрачивают свои свойства упругость и эластичность. НОВЫЕ ПРЕПАРАТЫ И МЕТОДЫ Анализ и методы интерпретации. Главная Случайная страница Контакты Спросить на ВикиКак. Корреляционный метод анализа Зависимость между факторными и результативными признаками может быть функциональной или корреляционной. При исследовании корреляционных зависимостей решается широкий круг вопросов: Характеристика основных методов изучения взаимосвязей представлена в таблице Индексный метод Позволяет определить роль отдельных факторов в совокупном измерении сложного явления. С помощью взаимосвязанных индексов выясняют, как изменились результативные показатели в связи с изменением показателей-факторов 2. Метод параллельных рядов Полученные в результате сводки и обработки материалы располагаются виде параллельных рядов и сопоставляются между собой для установления характера и тесноты связи 3. Балансовый метод Данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, что бы итоги между отдельными её частями были равны 4. Метод аналитических группировок Единицы статистической совокупности группируются, и для каждой группы рассчитывается средняя или относительная величина по результативному признаку; затем изменение средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними 5. Дисперсионный анализ Даёт возможность определить значение систематической и случайной вариации, а также установить роль конкретного фактора в изменении результативного признака 6. Корреляционное отношение Сопоставление межгрупповой дисперсии с общей называется корреляционным ; оно характеризует долю вариации результативного признака, вызванную действием факторного признака, положенного в основание группировки 7. Корреляционно-регрессионный анализ Позволяет оценить тесноту и направление связи между результативными и факторными показателями и получить уравнение зависимости результативного показателя от показателей-факторов. Задачи корреляционного анализа — измерить тесноту связи между варьирующими признаками, определить неизвестные причинные связи и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак. Задачи регрессионного анализа — установить формы зависимости, определить функции регрессии и использовать уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной. Главная Случайная страница Контакты Спросить на ВикиКак END RotaBan. Статистические методы выявления корреляционной связи Тема Позволяет определить роль отдельных факторов в совокупном измерении сложного явления. С помощью взаимосвязанных индексов выясняют, как изменились результативные показатели в связи с изменением показателей-факторов. Полученные в результате сводки и обработки материалы располагаются виде параллельных рядов и сопоставляются между собой для установления характера и тесноты связи. Данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, что бы итоги между отдельными её частями были равны. Единицы статистической совокупности группируются, и для каждой группы рассчитывается средняя или относительная величина по результативному признаку; затем изменение средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними. Даёт возможность определить значение систематической и случайной вариации, а также установить роль конкретного фактора в изменении результативного признака. Сопоставление межгрупповой дисперсии с общей называется корреляционным ; оно характеризует долю вариации результативного признака, вызванную действием факторного признака, положенного в основание группировки. Позволяет оценить тесноту и направление связи между результативными и факторными показателями и получить уравнение зависимости результативного показателя от показателей-факторов. Статистические методы выявления корреляционной связи.

Ледовый дворец старый оскол расписание сеансов

Заявление по форме 15пфп образец заполнения

Карта поляка форум 2017