Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Метод экспертных оценок для разработки сайтов.doc
Скачиваний:
27
Добавлен:
23.11.2019
Размер:
184.32 Кб
Скачать

Сущность теории непараметрической статистики

1 Краткая история возникновения корреляционного анализа

Начало применения математико-статистических приемов для изучения корреляционных зависимостей относится к 70 годам девятнадцатого столетия. Многие историки – статистики историю развития корреляции ведут от сороковых годов девятнадцатого столетия – от того времени, когда французский математик О. Браве предложил формулу для распределения двух случайных величин, удовлетворяющих требованиям закона нормального распределения.

Однако истинным основателем корреляционной теории считается английский математик – статистик К. Пирсон, создавший в конце девятнадцатого начале двадцатого веков данную теорию. В ней корреляция выступает как форма диалектической связи, при которой действует множество различных причин, как необходимых, так и случайных, как общих для обеих корреляционных величин, так и частных, влияющих только на одну из них. Причем, не все закономерные связи – причинные.

Развитие теории осуществлялось с помощью других исследований, когда основные положения теории корреляции были уже созданы. Причем в области изучения корреляций практика резко расходилась с теорией, ставя исследователей в такие условия, которые не удовлетворяли ее требованиям.

Основой формирования способов изучения корреляций и регрессий были данные, характеризующие какие-либо, количественно выраженные признаки. Поэтому исследователи на первых же шагах встретились с задачей корреляции качественных признаков, например, связь между цветом глаз у отцов и сыновей. Общий принцип, который был положен в основу конструкции показателей корреляции качественных признаков, заключался в том, что два качественных признака можно считать взаимосвязанными, если действие одного из них А при действии признака Б таково же, как и при действии признака не Б. В развитие этого принципа, и предлагались различные конструкции таких показателей, как, например, коэффициент средней квадратичной сопряженности Пирсона или коэффициент взаимной сопряженности Чупрова.

Изучение корреляции качественных признаков породило в общем учении о корреляции так называемую теорию рангов и основанную на ней теорию ранговой корреляции. Английский математик-статистик М. Кендалл, автор монографии, посвященной проблемам ранговой корреляции, указывал, что теория рангов впервые возникла как ответвление теории случайных процессов. На начальной стадии в рангах чаще всего видели просто удобный аппарат, благодаря которому удается обойтись без измерения абсолютной величины переменных и тем самым сэкономить время и усилия. Позднее статистика рангов смогла завоевать признание благодаря своим собственным достоинствам. Кендалл сконструировал показатель, который применим и для изучения частной корреляции между рангами. Современную теорию ранговой корреляции невозможно представить без наиболее полно ее освещающих исследований М. Кендалла.

Таким образом, уже к началу двадцатого столетия математико-статистические методы измерения корреляций и регрессий сложились в общем в достаточно стройную целостную систему, включающую в себя методы непараметрической статистики и непараметрические ранговые методы.