- •Исследование
- •Методы изучения
- •Взаимосвязанные признаки:
- •а)функциона
- •связь – каждому
- •Статистическа
- •я связь - соответствие
- •• направлению:
- •По аналитическому
- •приемы
- •Метод сравнения
- •метод
- •Объёмы транспортных потоков между регионами (млн тонно- км)
- •Графический
- •аналитическо
- •Количество вкладчиков и
- •Дисперсионны
- •дисперсия
- •межгрупповой дисперсии и общей дисперсии дает характеристику тесноты корреляционной связи
- •Корреляционное
- •значимости
- •Число степеней свободы факторной
- •Число степеней свободы случайной дисперсии
- •Критерий
- •регрессионный
- •1. Определение формы связи
- •2. Измерение тесноты связи
- •корреляционного
- •корреляционно-
- •Уравнение регрессии (по аналитическому выражению)
- •Прямолинейное
- •Криволинейное
- •Уравнение криволинейной связи может быть выражено и в виде
- •Парная
- •Аналитическое выражение связи
- •Корреляционный анализ
- •Эта задача решается методом наименьших
- •Нахождение параметров
- •Степень тесно ты корреляцио
- •Измерение
- •Пределы изменения
- •Оценка линейного
- •Шкала Чеддока
- •коэффициента
- •При криволинейной и
- •Пределы изменения
- •функциональной
- •Коэффициент
- •Множестве
- •Множественная
- •корреляция
- •1. Определение формы
- ••Для определения параметров а0, а1 и а2 по способу наименьших квадратов, необходимо решить
- •2. Измерение тесноты
- •Теоретическая дисперсия- вариация теоретического признака вокруг общей
- •Остаточная дисперсия - среднее квадратическое
- •3. Расчет коэффициента множественной корреляции
- •Пределы изменения
- •Если коэффициент
- •Частные коэффициенты корреляции
- •показатели связи. Ранговые
- •Ранжирование
- •Среди непараметрических методов оценки тесноты связи наибольшее
- •коэффициенты
- •ранговой
- •коэффициент
- •Коэффициент асс
- •коэффициентов ассоциации и контингенции
- •Пример 1
- •Решение
- •Подставляем значения в формулу
- •Отрасль
- •Для каждого Ry определяем:
- •Подставим в формулу
- •Пример 2
- •Значения полученных
- •–Спасибо за внимание
значимости
- достаточно малое значение вероятности, отвечающее событиям, которые в данных условиях исследования будут считаться практически невозможными. Это указывает на ошибочность начального предположения
Число степеней свободы факторной
дисперсии
k1 m 1
m – число групп
Число степеней свободы случайной дисперсии
k2 m 1
m – число групп n – число вариант
Критерий
- Фишера
Проверка существенности связи. Используется при распределении близком к нормальному.
-Отношение межгрупповой дисперсии к средней из внутригрупповых дисперсий, исчисленных с учетом числа степеней свободы
|
2 |
i |
2 |
|
F |
|
: |
|
|
|
|
|||
n 1 |
n m |
регрессионный
анализ
1.Определение формы связи
2.Измерение тесноты связи
1. Определение формы связи
-Нахождение уравнения регрессии
-Априорный теоретический анализ (с ростом факторного признака равномерно растет и результативный)
-Проверка априорного теоретического анализа с помощью графического анализа
2. Измерение тесноты связи
-Оценка и анализ полученных результатов при помощи показателей корреляционного анализа (коэффициенты детерминации, линейной и множественной корреляции)
-Проверка существования связи между изучаемыми признаками
корреляционного
анализа
1. Предварительный анализ
объекта исследования
2. Сбор и первичная обработка информации
3. Построение уравнения регрессии
и определение его параметров
4.Проверка адекватности полученной модели
корреляционно-
регрессионных
•Прямые/обратныесвязей
•Однофакторные (парная корреляция)/многофакторн ые
•Частичная связь
•Полное отсутствие связи