
- •Курсовая работа
- •Выполнил: курсант 37учебной группы
- •Санкт-Петербург
- •Содержание
- •Введение
- •Постановка задачи на выполнение курсовой работы (рабочая легенда)
- •1. Основные понятия выборочной теории (тема 7)
- •1.1 Выборочный метод
- •Задание 1
- •1.2. Построение статистических рядов распределения
- •Задание 2
- •1.3. Графическое представление рядов распределения
- •Задание 3
- •2.Теория статистического оценивание параметров распределения (тема 8)
- •2.1. Точечные оценки характеристик положения и мер изменчивости.
- •Задание 4
- •Задание 5
- •2.2. Интервальные оценки и доверительные интервалы
- •Задание 6
- •Для распределения y:
- •3. Проверка статистических гипотез (тема 9)
- •3.1 Гипотезы о параметрах распределения
- •Задание 7
- •3.2. Гипотеза о законе распределения
- •Задание 8
- •4. Корреляционный и регрессионный анализ (тема 10)
- •4.1. Корреляционная зависимость
- •Задание 9
- •4.2. Уравнение регрессии
- •Задание 10
- •Заключение
- •Список литературы
Задание 9
9.1.
По выборке X и Y построить поле корреляции и выдвинуть предположение о существовании (или не существовании) зависимости между признаками X и Y.
Рис.9.1
Из рисунка видно, что точки на графике расположены беспорядочно, соответственно можно сделать такой вывод, что корреляционной зависимости между признаками X и Y нет.
9.2.
Найти выборочный коэффициент корреляции и подтвердить (опровергнуть) вывод, сделанный в пункте 9.1.
Данные в корреляционной таблице представляют случайную выборку. Статистические числовые характеристики (Sх,Sy), полученные по этой выборке, являются оценками параметров генеральной совокупности, поэтому о тесноте зависимости между признаками X и Y мы судим по величине оценки коэффициента корреляции r. Следует проверить его значимость, т.е. установить – достаточна ли его величина при данном объеме выборки (n=20) для вывода о наличии корреляционной зависимости между признаками X и Y.
Выборочный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:
№ |
|
|
|
|
|
1 |
60 |
80 |
1,96 |
3,4596 |
2,604 |
2 |
59 |
83 |
5,76 |
1,2996 |
-2,736 |
3 |
61 |
80 |
0,16 |
3,4596 |
0,744 |
4 |
61 |
83 |
0,16 |
1,2996 |
-0,456 |
5 |
61 |
79 |
0,16 |
8,1796 |
1,144 |
6 |
63 |
82 |
2,56 |
0,0196 |
0,224 |
7 |
58 |
81 |
11,56 |
0,7396 |
2,924 |
8 |
62 |
80 |
0,36 |
3,4596 |
-1,116 |
9 |
59 |
81 |
5,76 |
0,7396 |
2,064 |
10 |
63 |
82 |
2,56 |
0,0196 |
0,224 |
11 |
63 |
83 |
2,56 |
1,2996 |
1,824 |
12 |
61 |
83 |
0,16 |
1,2996 |
-0,456 |
13 |
60 |
83 |
1,96 |
1,2996 |
-1,596 |
14 |
64 |
83 |
6,76 |
1,2996 |
2,964 |
15 |
62 |
79 |
0,36 |
8,1796 |
-1,716 |
16 |
64 |
79 |
6,76 |
8,1796 |
-7,436 |
17 |
64 |
85 |
6,76 |
9,8596 |
8,164 |
18 |
62 |
84 |
0,36 |
4,5796 |
1,284 |
19 |
61 |
79 |
0,16 |
8,1796 |
1,144 |
20 |
60 |
84 |
1,96 |
4,5796 |
-2,996 |
сумма |
1107 |
1470 |
58,8 |
71,432 |
6,8 |
Табл.9.2.1
Так как значение коэффициента корреляции очень мало, то можно подтвердить предположение, сделанное в п. 9.1 и сказать, что связь слабая.
9.3.
Проверить гипотезу о значимости выборочного коэффициента корреляции.
Проверим значимость выборочного коэффициента корреляции r, т.е. установим достаточна ли его величина при данном объеме выборки для обоснованного вывода о наличии корреляционной связи.
1) H0: r=0;
H1:
r
0
2)
-
уровень значимости.
3) По распределению Стьюдента:
4)
(двусторонняя критическая область)
Рис.9.3.1
Вывод: Гипотеза не отвергается , т.е. между признаками X и Y отсутствует корреляционная зависимость.