Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:attachments_21-02-2012_07-10-23 / correlation.ppt
X
- •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
Пример 2
По приведенным ниже условным данным определить степень тесноты связи между успеваемостью студентов по математике и посещением занятий по этой же дисциплине
Группы |
Численность |
Из них |
|
студентов |
студентов |
Успешно сдали |
Не сдали |
|
-всего, чел. |
||
|
|
экзамен |
экзамен |
Посещающие |
19 |
16 |
3 |
занятия |
|
|
|
Не посещающие |
7 |
2 |
5 |
занятия |
|
|
|
|
|
Решение |
|
|
|
||
|
|
Расчитаем коэффициенты |
|
||||
|
ассоциации и контингенции |
|
|||||
ka a d b c |
16 5 3 2 |
80 6 |
0,86 |
||||
|
a d b c |
16 5 3 2 |
80 6 |
|
|
||
kk |
|
|
a d b c |
|
|
|
|
(a b) (b d) (d c) (c a) |
|||||||
|
|
|
|||||
|
|
|
16 5 3 2 |
|
0,53 |
||
(16 3) (3 5) (5 2) (2 16) |
Значения полученных
коэффициентов свидетельствуют о тесной связи между успешной
сдачей экзамена по математике студентом и посещением занятий по этой же дисциплине, т.к. ka>0,5 или kk>0,3
–Спасибо за внимание
Соседние файлы в папке attachments_21-02-2012_07-10-23