- •26.10.2007 Г., протокол № 2
- •Введение
- •Глава 1 элементы математической статистики
- •1.2. Генеральная совокупность и выборка
- •1.2. Обработка вариационного ряда
- •Группировка вариант в классы при дискретной изменчивости признака
- •1.3. Показатели описательной статистики
- •Форма записи и расчета среднеквадратического отклонения
- •Сравнительная оценка состава работников предприятия
- •1.4. Оценка статистических параметров по выборочным данным
- •1.5. Теоретические функции распределения
- •1.6. Статистические критерии различия
- •Форма обработки вариант в независимых совокупностях
- •Форма обработки данных сопряженных наблюдений
- •Сравнение эмпирических и теоретических частот с использованием критерия Пирсона
- •Глава 2 дисперсионный анализ
- •2.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Результаты однофакторного дисперсионного анализа
- •2.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
- •Двухфакторный дисперсионный комплекс
- •Результаты двухфакторного дисперсионного анализа
- •Глава 3 кластерный анализ
- •Число разбиений в зависимости от их заданной доли и вероятности
- •Число разбиений в зависимости от сочетаний числа кластеров и объектов
- •3.1. Этапы работ в кластерном анализе
- •3.2. Вроцлавская таксономия
- •3.3. Метод дендро-дерева б. Берри
- •Количественные показатели для зонирования города
- •Нормализованные безразмерные данные
- •Глава 4 информационный анализ
- •4.1. Показатели неопределенности объектов
- •Расчет показателя энтропии для установления оптимального времени отбора образцов
- •4.2. Применение информационного анализа в картографии
- •Глава 5 корреляционный анализ
- •5.1. Линейная корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
- •5.2. Нелинейная корреляция
- •Исходные данные по упругости водяного пара
- •5.3. Частная (парциальная) корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициентов частной корреляции
- •5.4. Понятие о множественной корреляции
- •5.5. Оценка различий коэффициентов корреляции
- •5.6. Ранговая корреляция
- •Оценка ландшафта для рекреационной цели
- •Расчет рангового коэффициента корреляции
- •Глава 6 регрессионный анализ
- •6.1. Линейная зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •Расчет данных для определения точности выравнивания линии
- •6.2. Гиперболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •6.3. Параболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения параболической зависимости
- •6.4. Множественная регрессия
- •Расчет данных для уравнения линейной множественной регрессии
- •Расчет данных для критерия хи-квадрат
- •Глава 7 факторный анализ
- •7.1. Сущность и возможности применения
- •7.2. Последовательность операций
- •Редуцированная корреляционная матрица Rx
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Показатели четвертой и восьмой степени корреляционной матрицы
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Матрица произведений
- •Матрица первых остаточных коэффициентов корреляции r1
- •Вычисление коэффициентов при факторе f2
- •Глава 8 методы линейного программирования
- •8.1. Составные части общей модели линейного программирования
- •8.2. Распределительная модель линейного программирования
- •8.3. Правила работы с матрицей
- •Допустимые планы перевозок грузов
- •8.4. Метод потенциалов
- •8.5. Дельта-метод Аганбегяна
- •8.6. Модификация моделей транспортных задач
- •8.6.1.Открытая транспортная задача
- •8.6.2. Максимизация целевой функции
- •8.6.3. Ограничения по времени транспортировки продукции
- •Учет времени перевозки продукции
- •8.6.3. Транспортно-производственная задача
- •8.6.4. Многоэтапная транспортная задача
- •8.6.5. Многопродуктовая транспортная задача
- •8.6.6. Лямбда-задача
- •Глава 9 методы теории графов
- •9.1. Элементы теории графов
- •9.2. Топологический анализ сетей
- •9.3. Сетевые постановки транспортных задач
- •9.4. Сетевая постановка открытой транспортной задачи
- •9.5. Транспортно-производственная задача
- •9.6. Классификация с использованием графов
- •Глава 10 динамические ряды
- •10.1. Показатели динамического ряда
- •10.2. Сглаживание динамических рядов
- •10.3. Выравнивание по способу наименьших квадратов
- •Глава 11 математическое моделирование в географии
- •11.1. Математическое моделирование природных и общественных процессов
- •Глава 12 географическое поле
- •12.1. Операции над статистическими поверхностями
- •12.2. Методика составления карт изокоррелят
- •Литература Основная
- •Дополнительная
- •Приложения
- •1. Таблица достаточно больших чисел
- •2. Случайные числа
- •3. Значение критерия τ в зависимости от объема выборки n
- •4. Значения критерия Стьюдента t при различных уровнях значимости
- •6. Значения критерия хи-квадрат (Пирсона)
- •5. Критические значения f (критерия Фишера)
- •7. Минимальные существенные значения коэффициентов корреляции
- •8. Соотношение между r и z' для z' значений от 0 до 5*
- •9. Значения коэффициента корреляции рангов Спирмена для двусторонних пределов уровня значимости α
- •10. Алгоритм вычисление основных показателей описательной статистики и критерия Стьюдента в Microsoft Office Excel 2003
- •11. Алгоритм проведения однофакторного дисперсионного анализа в Microsoft Office Excel 2003
- •12. Алгоритм проведения корреляционного и регрессионного анализов в Microsoft Office Excel 2003
- •13. Алгоритм проведения кластерного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •14. Алгоритм проведения факторного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •15. Решение задачи на оптимальность
- •Оглавление
Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
хi |
хi – Мх |
(хi – Мх)2 |
уi |
уi – Му |
(уi – Му)2 |
(хi – Мх) . (уi – Му) |
69 |
–14 |
196 |
18 |
–42 |
1764 |
558 |
70 |
–13 |
169 |
48 |
–12 |
144 |
156 |
72 |
–11 |
121 |
42 |
–18 |
324 |
198 |
75 |
–8 |
64 |
31 |
–29 |
841 |
232 |
83 |
0 |
0 |
56 |
–4 |
16 |
0 |
90 |
7 |
49 |
84 |
24 |
576 |
168 |
90 |
7 |
49 |
56 |
–4 |
16 |
–28 |
91 |
8 |
64 |
68 |
8 |
64 |
64 |
95 |
12 |
144 |
90 |
30 |
900 |
360 |
95 |
12 |
144 |
107 |
47 |
2209 |
564 |
∑ 830 |
∑ 0 |
∑ 1000 |
∑ 600 |
∑ 0 |
∑ 6854 |
∑ 2302 |
Мх 83 |
Му 60 |
|
|
|
Поскольку rвыч= 0,88 > rтабл= 0,77 при Р = 0,99 и ν = 8, то зависимость между содержанием подвижного марганца и гидролитической кислотностью достоверная линейная положительная.
Определим также достоверность зависимости
с использованием критерия Стъюдента t
по формуле (5.5): tr
= 0,88 .
/
=
5,27.
Поскольку tвыч= 5,27 > tтабл= 3.36 при ν = 8 и Р = 0,99 (см. прил. 4), то зависимость между данными показателями доказана (достоверна).
В рассмотренном примере оба критерия подтвердили достоверную линейную положительную зависимость между содержанием подвижного марганца и гидролитической кислотностью
Таким образом, достоверность связи устанавливается путем сравнения r (η) расчетного (фактического) и r (η) теоретического (табличного). Если r(η)выч > r(η)табл при учете степени свободы (ν) вариационных рядов и уровня вероятности P = 0,95 и 0,99, то зависимость между признаками доказана без учета величины r(η). Регрессионный анализ обычно является продолжением корреляционного в случае если r (η) ≥ ± 0,7.
Коэффициент детерминации (причинности) R2 (D2) – это коэффициент корреляции, возведенный в квадрат, например, R2 = r2 = 0,22 = 0,04. С помощью коэффициента детерминации можно установить долю влияния анализируемого факторного признака на результативный признак. В случае, когда R2 = 0,04, можно утверждать, что доля влияющего фактора (x) на признак (y) составляет 4 %. Следовательно, на долю других факторов приходится 96 % влияния.
