книги из ГПНТБ / Лакин Г.Ф. Биометрия учеб. пособие
.pdfМНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
Вычисляя коэффициент корреляции между двумя признаками X и У, мы не учитывали зависимость их от других варьирующих признйков организма. Между тем известно, что организм — не мозаика признаков, а сложная система, части которой, ее приз наки сложным образом взаимодействуют друг с другом. Поэто му, наряду с изучением парных корреляций перед исследовате лем возникает задача измерения множественных связей между варьирующими признаками организма. Эта задача решается с помощью двоякого рода показателей: коэффициента общей или совокупной корреляции и частных или парциальных коэффици ентов корреляции. Совокупный коэффициент корреляции между тремя учитываемыми признаками X, Y и Z вычисляется по следу ющей формуле:
гхУг-V1 |
+ Гyz |
■2глУгхггУг |
(105) |
|
— гху |
||||
|
где гху, rxz и ryz— парные коэффициенты линейной корреляции между признаками X и У, X и Z, У и Z.
Совокупный коэффициент корреляции обладает теми же свой ствами, которые присущи и парным коэффициентам прямолиней ной связи. Но, в отличие от последних, совокупный коэффициент корреляции всегда имеет только один — положительный знак.
Чаще, чем совокупный коэффициент, в практике используют ся парциальные коэффициенты, измеряющие силу связи между двумя варьирующими признаками при постоянном значении тре тьего учитываемого признака, который находится или может на ходиться в корреляционной зависимости от первых двух. Част ный или парциальный коэффициент корреляции между призна ками X и У при исключенном влиянии на эту связь третьего варьирующего признака Z равняется
Гх у |
f x z X гуг |
|
j |
Г xy(z) — |
|
|
(106) |
У(1- Г2 ) (1 — Г2 |
) ' |
||
9 Х |
XZ. 4 |
yz |
' |
Соответственно коэффициент парциальной корреляции между признаками X и Z при исключенном влиянии связанного с ними третьего признака Y равен
r xz(y) — |
Гхг |
Гху X Гу 7 |
(106а) |
Ѵ(1 —г 2 ) ( 1 - г 2 ) |
|||
1 |
4 |
х у ' ѵ |
y z ' |
И коэффициент парциальной корреляции между Y и Z при посто янном значении признака X равняется
1 Знак исключенного признака принято заключать в скобки или же отде лять от остальных знаков точкой.
192
fyz |
ГхуУ\ Гхг |
(1066) |
|
У(1 — Г * |
)(1 - г* ) |
||
|
Из приведенных формул видно, что определение значений сово купного и парциальных коэффициентов связи осуществимо лишь посредством расчета парных коэффициентов корреляции. Как это делается, покажем на следующем простом примере.
На случайно отобранных десяти колосьях ржи была измерена их длина в мм (X), подсчитано число колосков (У) и количество зе рен (Z) в каждом колосе. Полученные результаты и их обработ ка приведены в табл. 64.
Т а б л и ц а 64
X |
Y |
Z |
X2 |
уг |
|
хк |
YZ |
X Z |
70 |
18 |
36 |
4900 |
324 |
1 296 |
1 260 |
648 |
2 520 |
60 |
17 |
29 |
3 600 |
289 |
841 |
1 020 |
493 |
1 740 |
70 |
22 |
40 |
4 900 |
484 |
1 600 |
1540 |
880 |
2 800 |
46 |
10 |
12 |
2 116 |
100 |
144 |
460 |
120 |
552 |
58 |
16 |
31 |
3 364 |
256 |
961 |
928 |
496 |
1 798 |
69 |
18 |
32 |
4 761 |
324 |
1 024 |
1 242 |
576 |
2 208 |
32 |
9 |
13 |
1 024 |
81 |
169 |
288 |
117 |
416 |
62 |
18 |
35 |
3 844 |
324 |
1225 |
1 116 |
594 |
2 170 |
46 |
15 |
30 |
2 116 |
225 |
900 |
690 |
450 |
1 380 |
62 |
22 |
36 |
3 844 |
484 |
1 296 |
1364 |
792 |
2 232 |
570 |
165 |
294 |
34 469 |
2 891 |
9 456 |
9 908 |
5 166 |
17 816 |
Чтобы вычислить коэффициенты множественной корреляции, нужно сначала найти значения парных коэффициентов связи между этими признаками. Для этого рассчитаем суммы квадра тов отклонений вариант от их средних арифметических:
2 (Хі — я )2 = |
2х2 — |
|
5702 |
= 34 469 |
|||
|
п |
|
1(Г |
= |
34 469 — 32 4 9 0 = |
1979; |
|
2 (Уі - у)2= |
(2ц12 |
|
1652 |
2г/2- |
= |
2891 - ~йГ |
|
= |
2891 — 2722,5= 168,5; |
2942
2 (z — z)2 = 9456----- — = 9456 — 8643,6 = 812,4.
7—2802 |
193 |
Затем находим средние квадратические отклонения:
Ох |
-і/ |
1979 _ |
14,04; |
Оу |
168,5 |
4,10; |
|
||
|
* |
10 _ |
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
812,4 |
9,014. |
|
|
|
|
|
Далее рассчитываем: Oz -У 10 |
|
|
|
|
|||||
у; |
|
|
|
|
|||||
|
|
|
П у Х П х |
|
|
570X 165 |
|||
2 (Уі — у) (Хі — х) = Пух--------------- = |
9908 — ------ ^ |
-----= 503; |
|||||||
|
|
|
П у Х П г |
|
165X294 |
315,0; |
|||
2 (Уі — у)(г — г) = Ъуг ------— |
---- = |
5166-------- £ — |
= |
||||||
|
|
|
п |
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
у'ig \у 22 |
|
570 X 294 |
1061. |
|||
2 (Хі — x)(z — z) = Hxz----------— = |
17 816 |
10 |
|
||||||
|
|
|
п |
|
|
|
|
|
|
Откуда парные |
|
коэффициенты |
корреляции |
оказываются рав |
|||||
ными: |
|
|
|
|
|
|
503 |
|
|
2 (Уі — у) (Х і — х ) |
503 |
|
= |
0,876; |
|||||
' ху |
похОу |
10X4,1 X14,0 |
.— |
||||||
|
574 |
|
|
' yz |
315 |
315 |
0,853; |
10X4,1 X9,0 |
- ---- = |
||
|
369 |
|
|
|
1061 |
- ™ і - |
0,842. |
|
1 0 X 1 4 X 9 |
||
|
1260 |
|
Найденные значения парных коэффициентов позволяют рас считать величины парциальных коэффициентов корреляции:
r xy(z) |
0,876 — 0,853 X 0,842 |
0,159 |
0,159 = 0,566; |
|
|
У (1 — 0,8532) (1 — 0,8422) |
У0,079 |
0,281 |
|
r yz(x) ---- |
0,853 — 0,876 X |
0,842 |
0,116 |
0,116 |
У (1 — 0,8762) (1 — |
0,8422) |
У0,0677 |
: 0,446; |
|
|
0,260 |
|||
|
0,842 — 0,876 X 0,853 |
0,095 |
0,095 |
|
r xz(y) |
У(1 — 0,8762) (1 — 0,8532) |
уо,063 |
= 0,378. |
|
|
0,251 |
Несколько более тесная связь обнаруживается между длиной ко лосьев и числом содержащихся в них колосков, независимо от влияния на эту связь количества зерен, заключенных в колосьях ржи.
J94
Критерием для оценки нулевой гипотезы служит отношение
Г части У ^ V
УI ■— Г2
' часты
где п — объем выборки, а ѵ — число учитываемых признаков. Нулевая гипотеза, т. е. предположение о независимости варьиро вания двух признаков при исключении влияния третьего (или многих других учитываемых признаков) отвергается при
для k = n—3 и принятого уровня |
вероятности Р. Так, в данном |
||
случае |
|
|
|
0,566 У |
10 — 3 |
1,498 |
1,498 |
txy(z) — .... |
....... |
— |
■---- 1 ,8 . |
у 1 - |
0,5662 |
У0,68 |
0,825 |
Таким же способом |
находим: |
^(*>=1,24 и ^z(y)== 1,03. .Для |
Т >= 0,05 и k = 7 по таблице Стьюдента ist= 2,365. Во всех случаях іф<Ut, что не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу. Однако это не значит, что корреляция между признаками отсутствует. Этот факт скорее всего указывает на недостаточно большой объем выборки, а не на отсутствие парциальной корреляции.
Рассчитаем совокупный коэффициент корреляции между длиной колосьев (X) и двумя другими признаками — числом ко лосков (У) и количеством зерен (Z), содержащихся в отдельных колосьях:
2 __ |
fxy ”b ^xz |
1 — |
yz |
ryz |
|
Гxyz — |
|
|
r2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,8762 + 0,8422 - |
2 X 0,876 X 0,853 X 0,842 |
0,1581 |
= 0,584, |
||
|
Г - 0,8532 |
|
0,2724 |
|
|
откуда |
|
|
|
|
|
|
rXVz = |
У0 584 = 0,764. |
|
|
|
Сводный коэффициент корреляции оказался |
довольно |
высоким. |
|||
КОРРЕЛЯЦИОННОЕ ОТНОШЕНИЕ |
|
||||
Для измерения криволинейной зависимости между |
перемен |
||||
ными величинами |
X и У коэффициент корреляции непригоден. |
В таких случаях используется другой показатель, предложенный К. Пирсоном и называемый к о р р е л я ц и о н н ы м от н о ш ени- е м; его принято обозначать греческой буквой г) («эта»), В отли чие от коэффициента корреляции, который характеризует зависи мость между переменными І и Ус точки зрения прямой пропор-
7 |
195 |
циональности, корреляционное отношение описывает ее двусторонне. Поясним это на следующем простом примере. Возь мем несколько парных значений двух переменных величин X и У:
X: |
2 |
4 |
6 |
8 |
4 |
6 |
2 |
|
6 |
К: |
4 |
8 |
8 |
|
7 4 |
10 |
|
6 |
12 |
Ранжируем эту совокупность по Х\
X: |
2 |
2 |
4 |
4 |
6 |
6 |
6 |
8 |
У: |
4 |
6 |
4 |
|
8 10 |
8 |
12 |
7 |
Видно, что некоторые значения X повторяются, что позволяет распределить эту совокупность следующим образом:
2 |
4 |
6 |
8 |
?х5 |
6 |
10 7 |
Здесь Y x — частные или групповые средние, полученные усред нением значений У, соответствующих одинаковым значениям ве личины X. Например, (4 + 6) : 2=5, (10 + 8+12) : 3 = 10 и т. д.
Если же ранжировать эту совокупность по У, получается сле дующее:
Г: |
4 |
4 |
б |
|
7 8 |
|
8 10 |
12 |
2f: |
2 |
4 |
2 |
8 |
6 |
4 |
6 |
6 |
Этот ряд состоит не из четырех, как в первом случае, а из шести
групп — 4 6 7 8 10 |
12, которым соответствуют частные сред |
|||||
ние (х) : (2 + 4) : 2 = 3, 2, 8, |
|
(6 + 4) : 2 = 5, 6 и 6, т. е. получается |
||||
следующее распределение: |
|
|
|
|
|
|
у: |
4 |
6 |
7 |
8 |
10 |
12 |
Ху. |
3 |
2 |
8 |
5 |
6 |
6 |
Таким образом выясняется, что зависимость между перемен ными X и Y выражается по-разному в зависимости от того, по значениям какой из них — X или У— ранжируется совокупность. Этот пример позволяет понять, почему корреляционное отноше ние характеризует связь между варьирующими признаками дву сторонне— У по X и X по У, — а потому и выражается не одним, а двумя показателями г\Уіхи т]Хш- Они определяются по следую щим аналогичным формулам:
т]у / х = У о2 /о 2 и ц х / у — У а2 /а 2 , |
(107) |
- 2 ( у х - у ) 2
где Оух = ——------- — средний квадрат отклонении част-
п
ных или групповых средних (ух) от общей средней (у), т. е. частная дисперсия, а
196
2 2 (у*— у) 2 |
|
|
|
|
Gy — I--------- |
-— —общая дисперсия совокупности. Соответствен |
|||
но: |
2 2 (х у — х ) 2 |
|
2 (Хі — х ) 2 |
|
|
и Ох = |
|||
|
аХу — |
-------------п |
п |
|
|
|
|
Эти формулы выражаются и в другом виде:
Чу/ х |
1/ Ъ(ух — у) 2 |
|
|
ч / 2 (х ѵ — х )2 |
(107а) |
|
|
|
ПЖ!/ *Ъ(Хі- х ) 2 |
||||
|
|
|
|
|||
или |
%7X— у |
— у) 2 |
2 (Уі — У х ) 2 |
|
||
|
2 (;У і - У )2 |
|
||||
|
|
|
|
|||
|
-1/2(хг- - х ) 2- 2 |
|
(1076) |
|||
^ |
-------Г |
2"(— |
---------' |
|||
|
Обозначив частные или групповые суммы квадратов отклоне ний через Dxiy,а общие суммы квадратов отклонений — через £>, формулы 107а можно выразить в таком виде:
|
"1/ |
Dy!x |
|
|
|
~j/ Dx/y |
( 108), |
||
|
T)J//JC— V ~D~y |
И |
Т)у/а: — |
|
] |
|
|||
|
|
|
|
|
|
||||
где |
Dyix — 2 (ух у) 2 — 2 |
(2Уі) 2 |
т |
2 .t |
|||||
|
|
|
|
|
Пі |
|
п |
|
|
|
Dx/y — 2 (Ху |
х ) 2 |
— Л L |
(2*г)21 |
(2*)2 |
_ |
|||
£>у = |
Пі |
|
п |
>(2х)2 |
|||||
2 ( у г - у ) 2 = |
2г/2 |
( М |
! |
и |
D,с= |
2х2 |
п |
||
|
|
|
п |
|
|
|
|
|
Итак, корреляционное отношение равно корню квадратному из отношений сумм квадратов отклонений групповых или частных средних (Ху и ух) от общих средних (х и у) к сумме квадратов отклонений отдельных вариант (xt и Уі) от общих средних дан ной совокупности.
Свойства корреляционного отношения
Как и коэффициент корреляции, корреляционное отноше ние— величина относительная; этот показатель принимает зна чения от 0 до 1: чем сильнее связь между признаками, тем выше
197
значение ц. При отсутствии корреляции г| = 0. Корреляционное отношение — величина всегда положительная, поэтому она не сопровождается знаком.
В отличие от коэффициента корреляции, который служит рав нозначной мерой связи для обоих коррелируемых признаков, показатели корреляционного отношения обычно не равны между собой, т. е. Цу/хФЦх/у Лишь при строго линейной связи между пе ременными X и У осуществляется равенство цух =Цхіу-Эта осо бенность корреляционного отношения позврляет характеризовать любую корреляционную зависимость между варьирующими при знаками— и линейную и криволинейную. Чем больше связь меж ду признаками приближается к прямолинейной функциональной связи, тем ближе по абсолютной величине показатели корреля ционного отношения друг к другу.
ВЫЧИСЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО ОТНОШЕНИЯ НА МАЛЫХ ВЫБОРКАХ
На малых выборках коэффициенты корреляционного отноше ния можно вычислить по указанным выше формулам без группи ровки выборочного материала в вариационные ряды и в корре ляционную таблицу. Покажем это на следующем примере. В табл. 65 собраны данные о живом весе (У) самок павиановгамадрилов в том возрасте (X), когда у них наступает первый половой цикл, внешне выражаемый набуханием «половой кожи».
|
|
|
Т а б л и ц а 65 |
Возраст ( мес.) |
Вес (кг) |
Возраст (мес.) |
Вес (кг) |
(X) |
(У) |
(X) |
(У) |
33,0 |
7,5 |
24,0 |
5,0 |
31,0 |
5,7 |
28,5 |
5,0 |
31,0 |
5,4 |
26,0 |
5,4 |
32,0 |
5,8 |
28,5 |
6,7 |
34,0 |
6,8 |
32,0 |
5,3 |
26,0 |
6,2 |
31,5 |
5,5 |
29,8 |
8,0 |
32,5 |
6,4 |
31,0 |
6,1 |
34,0 |
6,3 |
32,5 |
6,8 |
33,5 |
5 (О |
32,5 |
5,6 |
33,5 |
6,0 |
Вычислим для этих данных корреляционное отношение. Сначала найдем коэффициент корреляционного отношения веса (У) по возрасту (X), т. е. г\уіх, для чего ранжируем выборку по X, т. е. расположим значения X в возрастающем порядке. Затем опре деляем частные средние (ух) и другие вспомогательные величи ны, нужные для вычисления корреляционного отношения У по X (табл. 66).
198
Возраст X |
Вес |
Ух |
У |
||
24,0 |
5,0 |
5,00 |
26,0 |
6,2 |
5,80 |
26,0 |
5,4 |
5,80 |
28,5 |
5,0 |
5,85 |
28,5 |
6,7 |
5,85 |
29,0 |
8,0 |
8,00 |
31,0 |
5,7 |
5,73 |
31,0 |
5,4 |
5,73 |
31,0 |
6,1 |
5,73 |
31,5 |
5,5 |
5,50 |
32,0 |
5,8 |
5,55 |
32,0 |
5,3 |
5,55 |
32,5 |
6,8 |
6,27 |
32,5 |
5,6 |
6,27 |
32,5 |
6,4 |
6,27 |
33,0 |
7,5 |
7,50 |
33,5 |
5,5 |
5,73 |
33,5 |
6,0 |
5,73 |
34,0 |
6,3 |
6,55 |
34,0 |
6,8 |
6,55 |
2:616,0 |
121,0 |
— |
«=1 X 1 421
1,05
0,25
0,25
0,20
0,20
1,95
0,32
0,32
0,32
0,55
0,50
0,50
0,22
0,22
0,22
1,45
0,32
0,32
0,50
0,50
—
|
|
Т а б л и ц а 66 |
(Ух - У ) г |
у— У |
(у- уУ |
1,1025 |
1,05 |
1,1025 |
0,0625 |
0,15 |
0,0225 |
0,0625 |
0,65 |
0,4225 |
0,0400 |
1,05 |
1,1025 |
0,0400 |
0,65 |
0,4225 |
3,8025 |
1,95 |
3,8025 |
0,1024 |
0,35 |
0,1225 |
0,1024 |
0,65 |
0,4225 |
0,1024 |
0,05 |
0,0025 |
0,3025 |
0,55 |
0,3025 |
0,2500 |
0,25 |
0,0625 |
0,2500 |
0,75 |
0,5625 |
0,0484 |
0,75 |
0,5625 |
0,0484 |
0,45 |
0,2025 |
0,0484 |
0,65 |
0,4225 |
2,1025 |
1,45 |
2,1025 |
0,1024 |
0,55 |
0,3025 |
0,1024 |
0,05 |
0,0025 |
0,2500 |
0,25 |
0,0625 |
0,2500 |
0,75 |
0,5625 |
9,1722 |
— |
12,5700 |
Средние арифметические признаков X и У—£ = ^ = 3 0 ,8 мес. и
121 |
Частные средние определяем по значени |
у — — = 6,05 кг. |
У20
ям X. Например, значениям У, равным 6,2 и 5,4, соответствует
6 2 + 54
одна и та же величина х = 26,0, откуда?/* = -1-------— == 5,8 и т.д.
Остальные действия понятны из табл. 66. Подставляя итоговые значения указанной таблицы в соответствующую формулу, нахо дим коэффициент корреляционного отношения веса по возрасту:
|
T / A |
|
1 \у/х |
|
12, = У0,73 = 0,85. |
Таким же способом определяем корреляционное отношение возраста (X) по весу (У), ранжируя совокупность наблюдений по У, и затем рассчитываем частные средние ху и другие вспомо гательные величины, как показано в следующей табл. 67.
199
|
|
|
|
|
|
Т а б л и ц а 67 |
|
Вес (К) |
Возраст (X) |
Ху |
Ху - X |
{Ху X)2 |
Х{ —X |
{ Х і - х у |
|
5,0 |
24,0 |
26,25 |
4,55 |
20,70 |
6,8 |
|
46,24 |
5,0 |
28,5 |
26,25 |
4,55 |
20,70 |
2,3 |
|
5,29 |
5,3 |
32,0 |
32,00 |
1,20 |
1,44 |
1,2 |
• |
1,44 |
5,4 |
26,0 |
28,50 |
2,30 |
5,29 |
4,8 |
23,04 |
|
5,4 |
31,0 |
28,50 |
2,30 |
5,29 |
0,2 |
|
0,04 |
5,5 |
31,0 |
32,50 |
1,70 |
2,89 |
0,7 |
• |
0,49 |
5,5 |
31,5 |
32,50 |
1,70 |
2,89 |
2,7 |
7,29 |
|
5,6 |
32,5 |
32,50 |
1,70 |
2,89 |
1,7 |
|
2,89 |
5,7 |
31,0 |
31,00 |
0,20 |
0,04 |
0,2 |
|
0,04 |
5,8 |
32,0 |
32,00 |
1,20 |
1,44 |
1,2 |
|
1,44 |
6,0 |
33,5 |
33,50 |
2,70 |
7,29 |
2,7 |
|
7,29 |
6,1 |
31,0 |
31,00 |
0,20 |
0,04 |
0,2 |
|
0,04 |
6,2 |
26,0 |
26,00 |
4,80 |
23,04 |
4,8 |
|
23,04 |
6,3 |
34,0 |
34,00 |
3,20 |
10,24 |
3,2 |
|
10,24 |
6,4 |
32,5 |
32,50 |
1,70 |
2,89 |
1,7 |
|
2,89 |
6,7 |
28,5 |
28,50 |
2,30 |
5,29 |
2,3 |
|
5,29 |
6,8 |
34,0 |
33,25 |
2,45 |
6,00 |
3,2 |
|
10,24 |
6,8 |
32,5 |
33,25 |
2,45 |
6,00 |
1,7 |
|
2,89 |
7,5 |
33,0 |
33,00 |
2,20 |
4,84 |
2,2 |
|
4,84 |
8,0 |
29,0 |
29,00 |
1,80 |
3,24 |
1,8 |
|
3,24 |
Сумма |
— |
— |
— |
132,44 |
— |
|
158,20 |
Подставляем итоговые значения табл. 67 в формулу, находим ве личину коэффициента корреляционного отношения возраста по весу:
’1*'« = Ѵ ^ = Ѵ 0 , 8 4 |
= 0,92. |
В итоге имеем: т)у/д:=8,5 и т^/у = 0,92. Эти |
показатели говорят о |
довольно сильной зависимости, существующей между весом те ла и возрастом, в котором у павианов-гамадрилов наступает пер
вый половой цикл. |
полученных величин. Для |
||
Остается |
оценить достоверность |
||
этого можно |
использовать критерии |
і / |
п — 2 |
t — ц \ |
---------, критиче- |
||
|
|
I |
1 — |
ские значения которого для принятого уровня значимости (Р) и соответствующего числа степеней свободы (k — n—2) содержатся в таблице Стьюдента. Нулевая гипотеза, т. е. предположение об отсутствии связи между признаками, отвергается при t<p^tst.
200
Так, в данном случае: |
|
|
|
|
|
іу/х = |
0,85 У т 1 0_ ^ |
2= |
0,85 у 66,7 = |
6,94, |
|
tx/y = |
0,92 У , У°(()9| |
- = |
0,92 У112,5 = |
9,71. |
|
По табл. V приложений для |
Р = 0,01 и /г = 20—2=18 |
находим |
|||
tst —2,88. Так как в обоих случаях ^>4<, сомневаться |
в досто |
верности вычисленных коэффициентов г]у/ж и цх/у не приходится.
ВЫЧИСЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО ОТНОШЕНИЯ НА БОЛЬШИХ ВЫБОРКАХ
При наличии большого числа наблюдений вычисление коэф фициентов корреляционного отношения описанным способом ста новится довольно трудоемким. Поэтому приходится выборку группировать в корреляционную таблицу, как это делается и при вычислении коэффициента корреляции на больших выборках. В общем этот процесс сводится к следующим основным опера циям: 1) выборка разбивается на классы отдельно по каждому признаку; 2) затем строится корреляционная решетка; 3) далее по каждому классу X (а потом и по классу У) определяются частные средние ух и общая средняя у; 4) потом находят откло нения частных средних от общей средней ряда (ух—у), которые возводятся в квадрат и умножаются на частоты каждого класса, а затем подсчитывается сумма квадратов отклонений
2 рх(ух—у)2; |
5) вслед за тем определяется сумма квадратов |
отклонений |
общего варьирования признака ' 2Іру{уі—у)2. |
С этой целью |
находят отклонения вариант от общей средней |
(Уі—у), возводят их в квадрат и умножают на частоты ру, полу ченные величины складывают; 6) операция завершается опреде лением корреляционного отношения У по X с последующей оцен
кой |
полученного коэффициента Цу/Х по критерию Стьюдента |
|
t = |
Т1 |
k = n—2 и принятого уровня |
— для числа степеней свободы |
Щ
значимости Р. Выборочная ошибка (mrj) корреляционного отно шения определяется по следующей формуле:
1 — и2
>«4 = — = - • |
( і о э у |
V« |
|
Коэффициенты корреляционного отношения можно вычислять разными способами. Рассмотрим их на примере корреляции меж
201