- •13.Экспоненциальное (показательное) распределение
- •Математическое ожидание случайной величины
- •Дисперсия случайной величины
- •Пример:
- •Свойства
- •Функция регрессии
- •Основные свойства выборочного коэффициента линейной корреляции:
- •3) Уравнение линейной регрессии y на х:
- •Биноминальное распределение
- •Геометрическое распределение
- •Распределение Пуассона
- •Экспоненциальное распределение
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •Логнормальное распределение
- •Важнейшие распределения математической статистики
- •Основные задачи математической статистики
- •1. Задача определения закона распределения случайной величины (или системы случайных величин) по статистическим данным
- •2. Задача проверки правдоподобия гипотез
- •3. Задача нахождения неизвестных параметров распределения
- •Классификация и основные характеристики измерений
Основные свойства выборочного коэффициента линейной корреляции:
1. Коэффициент корреляции двух величин, не связанных линейной корреляционной зависимостью, равен нулю. 2. Коэффициент корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, равен 1 в случае возрастающей зависимости и -1 в случае убывающей зависимости. 3. Абсолютная величина коэффициента корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, удовлетворяет неравенству 0<|r|<1. При этом коэффициент корреляции положителен, если корреляционная зависимость возрастающая, и отрицателен, если корреляционная зависимость убывающая. 4. Чем ближе |r| к 1, тем теснее прямолинейная корреляция между величинами Y, X.
По своему характеру корреляционная связь может быть прямой и обратной, а по силе – сильной, средней, слабой. Кроме того, связь может отсутствовать или быть полной.
Сила и характер связи между параметрами
Сила связи |
Характер связи |
|
Прямая (+) |
Обратная (-) |
|
Полная |
1 |
-1 |
Сильная |
От 0,7 до 1 |
От -0,7 до -1 |
Средняя |
От 0,3 до 0,7 |
От -0,3 до -0,7 |
Слабая |
От 0,3 до 0 |
От -0,3 до 0 |
Связь отсутсвует |
0 |
0 |
Пример 4. Изучалась зависимость между двумя величинами Y и Х. Результаты наблюдений приведены в таблице в виде двумерной выборки объема 11:
X |
68 |
37 |
50 |
53 |
75 |
66 |
52 |
65 |
74 |
65 |
54 |
Y |
114 |
149 |
146 |
141 |
114 |
112 |
124 |
105 |
141 |
120 |
124 |
Требуется: 1) Вычислить выборочный коэффициент корреляции; 2) Оценить характер и силу корреляционной зависимости; 3) Написать уравнение линейной регрессии Y на Х.
Решение. По известным формулам:
Отсюда, по (7) и (8):
Таким образом, следует сделать вывод, что рассматриваемая корреляционная зависимость между величинами Х и Y является по характеру – обратной, по силе – средней.
3) Уравнение линейной регрессии y на х:
Пример 5. Изучалась зависимость между качеством Y (%) и количеством Х (шт). Результаты наблюдений приведены в виде корреляционной таблицы:
Y\X |
18 |
22 |
26 |
30 |
ny |
70 |
5 |
|
|
|
5 |
75 |
7 |
46 |
1 |
|
54 |
80 |
|
29 |
72 |
|
101 |
85 |
|
|
29 |
8 |
37 |
90 |
|
|
|
3 |
3 |
nx |
12 |
75 |
102 |
11 |
200 |
Требуется вычислить выборочный коэффициент линейной корреляции зависимости Y от Х.
Решение. Для упрощения вычислений перейдем к новым переменным – условным вариантам (ui, vi), воспользовавшись формулами (*) (§3) при h1=4, h2=5, x0=26, y0=80. Для удобства перепишем данную таблицу в новых обозначениях:
u\v |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
nv |
-2 |
5 |
|
|
|
5 |
-1 |
7 |
46 |
1 |
|
54 |
0 |
|
29 |
72 |
|
101 |
1 |
|
|
29 |
8 |
37 |
2 |
|
|
|
3 |
3 |
nu |
12 |
75 |
102 |
11 |
200 |
Имеем при xi=ui и yj=vj:
Таким образом:
Отсюда,
Вывод: Корреляционная зависимость между величинами Х и Y - прямая и сильная.
16.
