 
        
        
Корреляция и регрессия
Между двумя случайными величинами может существовать статистическая связь, состоящая в том, что значение, принятое одной величиной – Х, сказывается на значении другой величины – Y.
Например, существует статистическая зависимость между ростом человека Н и его весом Р.
Количественно величину статистической связи между случайными величинами выражают с помощью коэффициента корреляции (r), который определяется следующей формулой:
	 ,
,	
где X и Y – среднеквадратические отклонения; М – знак математического ожидания.
Свойства коэффициента корреляции:
1. Величина коэффициента корреляции не зависит от выбора единиц измерения случайных величин Х и У.
2. Величина коэффициента корреляции заключена в пределах –1  r  1.
3. Если r  0, то с увеличением Х соответствующие им значения Y в среднем уменьшаются, т.е. существует обратная связь.
4. Если r 0, то с увеличением Х соответствующие им значения Y в среднем растут, т.е. существует прямая связь.
5. Если r = 0, то между параметрами нет линейной корреляционной связи, (но может существовать нелинейная корреляционная зависимость).
6. Значение r = 1 появляется обычно тогда, когда между величинами X и Y существует линейная функциональная связь (крайне редкая в медико-биологических исследованиях).
Выборочный коэффициент корреляции
При обработке результатов выборочного обследования находят выборочный коэффициент корреляции по формуле:
	 
	
где  
 – выборочные средние; sX
и sY
 – выборочные СКО.
– выборочные средние; sX
и sY
 – выборочные СКО. 
Если N  , то выборочный коэффициент стремится к истинному значению коэффициента корреляции.
Выборочный коэффициент корреляции используют для аналитической записи статистической связи между случайными величинами с помощью уравнения регрессии:
 .
.
После раскрытия скобок уравнение записывается в стандартном виде y = kx + g.
 
Это уравнение позволяет находить наиболее вероятное значение случайной величины Y в соответствии со значением, принятым случайной величиной Х.
Рассмотрим следующий пример.
Два способа оценки митральной регургитации
Используя данные, представленные в таблице, вычислим коэффициент корреляции между значениями фракции регургитации, полученными двумя этими методами, и найдем коэффициенты линейной регрессии k и g .
| 
 | N = 21 | 
			 | |
| 
 | Доплер - x | Катетеризация - y | |
| 
 | 0,49 | 0,62 | 0,00 | 
| 
 | 0,83 | 0,72 | 0,08 | 
| 
 | 0,71 | 0,63 | 0,03 | 
| 
 | 0,38 | 0,61 | -0,01 | 
| 
 | 0,57 | 0,49 | 0,00 | 
| 
 | 0,68 | 0,79 | 0,06 | 
| 
 | 0,69 | 0,72 | 0,05 | 
| 
 | 0,07 | 0,11 | 0,16 | 
| 
 | 0,75 | 0,66 | 0,04 | 
| 
 | 0,52 | 0,74 | 0,01 | 
| 
 | 0,78 | 0,83 | 0,10 | 
| 
 | 0,71 | 0,66 | 0,04 | 
| 
 | 0,16 | 0,34 | 0,05 | 
| 
 | 0,33 | 0,50 | 0,00 | 
| 
 | 0,57 | 0,62 | 0,01 | 
| 
 | 0,11 | 0,00 | 0,18 | 
| 
 | 0,43 | 0,45 | 0,00 | 
| 
 | 0,11 | 0,06 | 0,16 | 
| 
 | 0,31 | 0,46 | 0,01 | 
| 
 | 0,20 | 0,03 | 0,13 | 
| 
 | 0,47 | 0,50 | 0,00 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
			 | 0,47 | 0,50 | r | 
| 
			 | 0,243 | 0,255 | 0,888 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Коэффициенты | 
 | 
 | 
 | |
| Построение линии регрессии: y = kx + g | 
 | k | g | 
 | 
 | 
 | |||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 0,934 | 0,063 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
				 
 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| Расчет регрессии - предсказание результатов катетеризации по результатам доплер-исследования 
 Таблица упорядочена по величине доплеровских значений фракции регургитации. | 
 | ||||||||||||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| N = 21 | Результат регрессии | 
 | |||||||||||||
| Доплер - x | Катетеризация - y | 
 | |||||||||||||
| 0,07 | 0,11 | 0,13 | 
 | ||||||||||||
| 0,11 | 0,00 | 0,17 | 
 | ||||||||||||
| 0,11 | 0,06 | 0,17 | 
 | ||||||||||||
| 0,16 | 0,34 | 0,21 | 
 | ||||||||||||
| 0,20 | 0,03 | 0,25 | 
 | ||||||||||||
| 0,31 | 0,46 | 0,35 | 
 | ||||||||||||
| 0,33 | 0,50 | 0,37 | 
 | ||||||||||||
| 0,38 | 0,61 | 0,42 | 
 | ||||||||||||
| 0,43 | 0,45 | 0,46 | 
 | ||||||||||||
| 0,47 | 0,50 | 0,50 | 
 | ||||||||||||
| 0,49 | 0,62 | 0,52 | 
 | ||||||||||||
| 0,52 | 0,74 | 0,55 | 
 | ||||||||||||
| 0,57 | 0,49 | 0,60 | 
 | ||||||||||||
| 0,57 | 0,62 | 0,60 | 
 | ||||||||||||
| 0,68 | 0,79 | 0,70 | 
 | ||||||||||||
| 0,69 | 0,72 | 0,71 | 
 | ||||||||||||
| 0,71 | 0,63 | 0,73 | 
 | ||||||||||||
| 0,71 | 0,66 | 0,73 | 
 | ||||||||||||
| 0,75 | 0,66 | 0,76 | 
 | ||||||||||||
| 0,78 | 0,83 | 0,79 | 
 | ||||||||||||
| 0,83 | 0,72 | 0,84 | 
 | ||||||||||||

 
 
 
