Fiabilitatea coeficientului de corelare

Coeficientul de corelație obținut prin oricare dintre metode este selectiv, deoarece este definit pentru o populație limitată care este o probă din populația generală. Prin urmare, există o eroare în calcularea coeficientului de corelare. Această eroare este discrepanța dintre coeficientul de corelare pentru populația generală și coeficientul pentru eșantion. Această eroare este definită după cum urmează:







În formulele de mai sus, r sau T4 pot fi înlocuite cu r.

Pentru a determina fiabilitatea coeficientului de corelație, se folosește testul Student.

Principalele etape ale testării ipotezei privind fiabilitatea coeficientului de corelație.

1. Formularea ipotezei, care trebuie acceptată sau respinsă în viitor. Dar: r = 0.

2. Determinați valoarea calculată a testului Studentului

3. Definiți valoarea critică a tabelului (Anexa 1). Pentru aceasta trebuie să știți:

n = n-2 - numărul de grade de libertate și - nivelul de semnificație.

4. Comparați valorile coeficientului calculat cu tabelul

5. Să tragem o concluzie. Ipoteza statistică este acceptată sau respinsă.

· Dacă tpac. ³ t. (n), atunci coeficientul de corelație obținut este fiabil și există o relație statistică între probabilități și probabilitatea q = 1-;

· Dacă tpac.

Sa observat că coeficientul de corelație indică gradul de comunicare, direcția de comunicare, sub forma de comunicare între cele două eșantioane studiate, dar face imposibilă determinarea cantitativ cum se modifică valoarea cu modificări ale altor atunci când se studiază corespondență.







Regression - o dependență de valoarea medie a Y variabilei aleatoare a variabilei X, și invers, dependența valorii medii a variabila aleatoare X este amplitudinea ecuației D descrisă obținută prin construirea liniei de regresie empirică sau teoretică și prin calcularea coeficienților de regresie. Există o relație liniară și neliniară între indicatorii studiați și, prin urmare, este posibilă formularea unei ecuații pentru regresia liniară sau neliniară.

Există o relație între doi indicatori și mai mulți. Iar ecuațiile de regresie pot fi multiple.

Alegerea modelului de regresie este asistată de o reprezentare grafică a datelor experimentale sub forma unei diagrame de împrăștiere sau a unui câmp de corelare. Prin date selective se realizează câmpul de corelare, la care sunt aplicate ca valoarea medie a Y în fiecare interval se modifică H. Aceste puncte sunt interconectate printr-o linie întreruptă de vedere, care poate fi considerată ca o schimbare în medie Y în dependență de schimbări în linia H. frântă Astfel empirice numită linia de regresie. Apoi, linia întreruptă este aproximată de o linie dreaptă. Cu o relație liniară, putem simplifica: înlocuiți elipsa de corelație cu o linie dreaptă.

Regresia liniară, sau o formă liniară de cuplare între variabile aleatoare, ocupă un loc special în teoria corelației. Cu această formă de conexiune, Y este o funcție liniară a lui X. Adică,

unde a și b sunt coeficienții de regresie și X este o variabilă aleatorie independentă. Regresia liniară se datorează unei legi normale de distribuție bidimensionale pentru o pereche de variabile aleatoare (X, Y).

Parametrii în ecuația de regresie, adică coeficienții de regresie, sunt determinați prin metoda celor mai mici pătrate. Esența lui constă în faptul că suma pătratelor de abateri ale valorilor măsurate de la valoarea reală ar fi minimă.

În cazul unei regresie liniară pentru valoarea D teoretică presupune o valoare obținută prin formula cunoscută, r. F. Căutat o astfel de linie dreaptă, suma pătratul deviațiilor ale yi măsurate care ar fi minimă.

Valorile coeficienților de regresie sunt determinate prin rezolvarea unui sistem de ecuații normale.







Articole similare

Pagina anterioară

Pagina următoare

Trimiteți-le prietenilor: