Достоверность коэффициента корреляция оценивается:
а) по таблице - при числе коррелируемых пар до 9.
Фактический коэффициент корреляции должен быть больше табличного, выбранного для определенного уровня значимости. Табличное значение учитывает число степеней свободы, которое при парной корреляции равно:
f = n –2
б) по критерию t:
t |
rxy |
1 r 2 |
|||
|
mr |
xy |
|||
|
|
|
|
||
|
mr |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
||
где
rxy - коэффициент корреляции;
mr - ошибка коэффициента корреляции; п - число пар коррелирующих признаков.
Полученный критерий t должен быть больше табличного значения для
р = 0,05. В этом случае корреляционная взаимосвязь между признаками признается статистически достоверной (значимой).
Выбор метода расчета коэффициента корреляции
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Регрессионный анализ - метод статистической обработки данных, позволяющий по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым.
Виды регрессии
простая (результативный признак рассматривается как функция от одного аргумента, т.е. одного факторного признака):
уf (x)
множественная (результативный признак рассматривается как функция от нескольких аргументов, т.е. факторных признаков):
у f (x1 x2 x3 ...xn )
Уравнение регрессии - математическое уравнение, описывающее зависимость между признаками, корреляционно связанными между собой .
|
а) линейная зависимость: |
y a0 |
a1 x |
|
б) экспоненциальная |
y a1e x |
|
|
зависимость: |
|
|
в) показательная зависимость:
г) параболическая зависимость:
и др.
где a0, a1, а2 - параметры уравнения;
у - результативный признак; х - факторный признак.
y a1 x
y a2 a0 x a1 x 2