Питання для самоконтролю

1. Охарактеризувати типи шкал, що використовуються для вимірювання випадкових величин в системі.

2. Охарактеризувати основні етапи кореляційного аналізу.

3. Охарактеризувати коефіцієнт кореляції, та його показники.

4. Охарактеризувати поняття множинної кореляції.

5. Охарактеризувати поняття приватної кореляції.

6. Визначити коефіцієнт кореляції, що використовується для номінальних величин.

7. Визначити коефіцієнт кореляції, що використовується для комбінації номінальної та кількісної шкал.

8. Визначити для яких величин застосовується коефіцієнт кореляції Спірмена.

9. Визначити для яких величин застосовується коефіцієнт кореляції Кендела.

10. Визначити для яких величин застосовується коефіцієнт кореляції Пірсона.

Джерела інформації : [1, 4, 7, 8, 10, 11, 15, 17, 18]

Тема №9. Регресійний та факторний аналіз

9.1. Метод регресійного аналізу. Лінійна регресія

При вивченні імовірнісних залежностей використовується один із найбільш поширених методів опрацювання даних - метод регресійного аналізу. Він складається з визначення загального вигляду рівняння регресії, побудові статистичних оцінок невідомих параметрів, що входять у рівняння регресії, і перевірці статистичних гіпотез про регресію.

Відмінною особливістю рівнянь, які використовуються у цьому випадку, є наявність двох видів змінних - залежних і незалежних. На практиці часто використовують моделі, у яких є одна залежна змінна - функція і декілька незалежних змінних аргументів:

Y=F(X₁,...X_i)

Поділ змінних на залежну і незалежні в регресійному аналізі завжди проводиться на основі змістовних понять.

У найпростішому випадку є одна залежна й одна незалежна змінна, множинна регресія має декілька незалежних змінних (регресорів). Загальна обчислювальна задача, яку вирішують при аналізі методом множинної регресії, складається в наближені прямої лінії до деякого набору крапок.

Лінія регресії будується так, щоб мінімізувати квадрати відхилень цієї лінії від крапок, тому цю процедуру іноді називають оцінюванням по методу найменших квадратів.

Пряма лінія на площині (у просторі двох вимірів) задається рівнянням:

Y=aX +b.

де змінна Y може бути виражена через кутовий коефіцієнт a помножений на змінну X плюс константа b. Кутовий коефіцієнт a називають регресійним коефіцієнтом, а константу b - вільним членом.

Висувається наступна гіпотеза: випадкова величина Y при фіксованому значенні величини X розподілена нормально з математичним очікуванням

M_y = a X + b і дисперсією D_y, що не залежить від X.

При наявності результатів спостережень над парами X_i і Y_i попередньо обчислюються середні значення M_y і M_x, а потім вираховується оцінка регресійного коефіцієнта a:

, де

R_xy - коефіцієнт кореляції

Sy, Sx - середньоквадратичні відхилення по X та Y, відповідно.

За отриманим регресійним коефіцієнтом a вираховується оцінка вільного члена b:

b = M_y - a M_X

та проводиться перевірка значимості отриманих результатів.

Регресійний коефіцієнт a та вільний член b можна знайти і не обраховуючи математичне очікування, середньоквадратичне відхилення та коефіцієнт кореляції. Для цього застосовуються формули:

Основне концептуальне обмеження всіх методів регресійного аналізу полягає в тому, що вони дозволяють знайти тільки числові залежності, а не причинні зв'язки.