
- •Тема V. Методи аналізу взаємозв’язків …………………………………….30
- •Передмова
- •Програма нормативної дисципліни “основи статистики фізичного виховання і фізичної реабілітації”
- •Зміст тем курсу
- •Тема V: Методи вивчення взаємозв’язків.
- •Список рекомендованої літератури
- •Структура навчального курсу для заочного відділення (розподіл годин).
- •Тема V. Методи аналізу взаємозв’язків.
- •Стислий огляд теми і
- •Стислий зміст теми іі.
- •Тема ііі. Статистичні розподіли і їх характеристика. Показники варіації та форми розподілу. План
- •Стислий огляд теми ііі.
- •Тема V Методи аналізу взаємозв’язків План
- •Стислий огляд теми V.
- •1. Види взаємозв’язків.
- •2. Кореляційний зв’язок, кореляційний аналіз, кореляційне поле, коефіцієнт кореляції.
- •3. Перевірка гіпотези про істотність кореляційного зв’язку (строгий метод).
- •4. Спрощений метод оцінки істотності коефіцієнта кореляції і його довірчого інтервалу.
- •5. Непараметричний критерій Спірмена для виявлення кореляційного зв’язку.
- •6. Метод аналітичного групування і кореляційне відношення для оцінки взаємозв’язку при нелінійній формі залежності.
- •7. Кореляційно – регресійний аналіз лінійної залежності і коефіцієнт детермінації.
- •8.Дисперсійний аналіз і його суть.
- •9. Однофакторний дисперсійний аналіз.
- •Хід лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 2
- •План обчислень:
- •Хід лабораторної роботи.
- •Лабораторна робота № 4.
- •Хід лабораторної роботи.
- •Розподіл Стьюдента ( - розподіл).
- •Критичні значення кореляційного відношення і коефіцієнта детермінації , рівень значущості
- •Критичні значення коефіцієнта рангової кореляції Спірмена
- •Рівномірно розділені випадкові числа
7. Кореляційно – регресійний аналіз лінійної залежності і коефіцієнт детермінації.
В практичних дослідженнях часто виникає необхідність описати кореляційне поле математичним рівнянням.
Для лінійної залежності це зробити просто: кореляційний еліпс заміняють прямою:
, (5.21)
яка
називається рівнянням регресії.
Коефіцієнти
і
називаються параметрами
рівняння регресії,
-
значення
визначає відрізок, який відсікає пряма
на осі
,
- це тангенс кута нахилу прямої до осі
.
Рис. 8. Стрілкою показана пряма, яка є рівнянням регресії.
Для визначення параметрів рівняння регресії застосовують формули:
;
;
(5.22)
де
;
; (5.23)
– коефіцієнт кореляції
;
. (5.24)
Скористаємось даними табл.1 і визначимо параметри прямої регресії (5.21) для кореляційного поля, яке зображено на рис. 8
Скориставшись формулами (5.23) і (5.24) і даними нижнього рядка табл.2 маємо
Коефіцієнт кореляції, обчислений для даних табл.1, беремо з формули 5.7а:
= -0.442
=
=1.136
=
=0.916
= -0.442
=-0.548
Таким
чином, рівняння регресії
,
для даних табл.1, має такий вигляд:
(5,24)
Для оцінки істотності зв’язку, тобто для підтвердження того, що формула (5.24) дійсно відображає реальній зв’язок, знаходять нерівність
,
(5.25)
де
- коефіцієнт детермінації, який обчислюють
за формулою:
,
(5.26)
- факторна
дисперсія, яку обчислюють так:
(5.27)
- загальна дисперсія, яку обчислюють за формулою:
(5.28)
Значення
в
формулі (5.25) називають критичним значенням
коефіцієнта детермінації, яке вибирають
з таблиці додатку 7 в залежності від
рівня значущості
і ступенів вільності:
,
(5.29)
де
– число параметрів рівняння регресії
(5.21).
Оцінимо істотність рівняння зв’язку (5.24), скориставшись формулами (5.25) – (5.29) і даними нижнього рядка табл.1.
Отже,
;
Обчислення
залишкової дисперсії
проведемо в табл.3, використовуючи
значення
і
табл.1. Отже
Таблиця 3
№ п/п |
|
|
|
|
|
1 2 3 |
10 9 12 |
12 13 12 |
12,43 12,98 11,33 |
-0,43 +0,02 +0,67 |
|
4 5 6 |
10 11 11 |
11 13 12 |
12,43 11,88 11,88 |
-1,43 +1,12 +0,12 |
|
7 8 9 10 |
10 10 12 11 |
14 13 11 10 |
12,43 12,43 11,33 11,88 |
+1,57 +0,57 -0,33 -1,88 |
|
|
|
|
Х |
-4,07 +4,07 |
|
Контроль
правильності обчислень
,
здійснюють
на основі правила складання дисперсій:
1,29=0,267+1,038
1,29=1,305 (5.30)
Отже, розходження правої і лівої частини в (5.30) знаходиться в межах точності обчислень, а це значить, що і вирахувані правильно і можна знаходити коефіцієнт детермінації
Критичне
значення коефіцієнта детермінації
знаходимо з таблиці додатку 7 в залежності
від
Як бачимо
Таким чином:
Тобто, нерівність (5.25) не виконується, а це значить, лінія регресії не відображає істотний зв’язок, іншими словами – лінія регресії зображає недоказаний зв’язок.