АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Вывод: график зависимости совместного изменения двух изучаемых параметров показывает наличие взаимосвязи, которая приближенно оценивается как линейная

Читайте также:
  1. B3.4. Правила оформления графиков
  2. S: БЖД решает триединую задачу, которая состоит в
  3. V.2. Правовые категории лиц в зависимости от status libertatis
  4. V.3. Правовые категории лиц в зависимости от status civitatis
  5. V.4. Правовые категории лиц в зависимости от status familiae
  6. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
  7. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
  8. Адвокатура, которая является сердцевиной юридической помощи. Именно с ней больше всего ассоциирует в народе юридическую помощь.
  9. Алгоритм изменения дозы варфарина при среднем уровне гипокоагуляции (МНО- 2,0-3,0)
  10. Алгоритм изменения дозы НФГ в зависимости от относительной величины АЧТВ (по отношению к контрольной величине конкретной лаборатории)
  11. Альтернативные издания. Изменения роли ведущих теле- и радиопередач.
  12. Анализ изменения показателей их характеризующих

в) Вычисление и оценка коэффициента корреляции методом Пирсона (таблица 32).

 

Таблица 32

Вычисление отклонений вариант от средней арифметической

Варианта № Температура воздуха (x) Запыленность мг/м3 (y) dx=x-Mx dy=y-My dx*dy dx2 dy2
    0,07 -2,2 -0,153 0,330 4,7 0,0233
    0,08 -2,2 -0,143 0,309 4,7 0,0203
    0,08 -2,2 -0,143 0,309 4,7 0,0203
    0,2 -1,2 -0,023 0,026 1,4 0,0005
    0,24 -0,2 0,018 -0,003 0,0 0,0003
    0,25 -0,2 0,028 -0,005 0,0 0,0008
    0,26 -0,2 0,038 -0,006 0,0 0,0014
    0,27 -0,2 0,048 -0,008 0,0 0,0023
    0,3 0,8 0,078 0,065 0,7 0,0060
    0,28 0,8 0,058 0,048 0,7 0,0033
    0,31 2,8 0,088 0,248 8,0 0,0077
    0,33 3,8 0,108 0,412 14,7 0,0116
Средняя (М) = 21,2 0,223 Сумма (S) = 1,725 39,7 0,0976
n=              

 

Коэффициент корреляции вычисляется по формуле:

 

= 0,88.

 

В программе Excel может использоваться функция =КОРРЕЛ(Диапазон1;Диапазон2) или модуль «Корреляция» из пакета анализа, который вызывается командой «Данные» - «Анализ данных». Он производит создание таблицы «Корреляционная матрица». В ней по диагонали указаны значения коэффициента корреляции между одинаковыми признаками, выражающиеся цифрой 1, и между разными признаками в нижней части матрицы. При использовании последнего способа расчета имеется возможность вычислить коэффициенты корреляции одновременно для нескольких признаков, если выделенный диапазон данных будут включены более двух столбцов. Результат вычислений, выполненный с помощью указанного модуля, приведен в таблице 33.[a20]

 

Таблица 33

Вычисление корреляционной матрицы модулем «Корреляция»

  Температура воздуха (x) Запыленность мг/м3 (y)
Температура воздуха (x)    
Запыленность мг/м3 (y) 0,876588407  

 

Оценка достоверности коэффициента корреляции выполняется с помощью ошибки репрезентативности корреляции и критерия Стьюдента .

 

Ошибка репрезентативности корреляции вычисляется формулой:

= 0,152, где: n – число парных вариант.

 

Критерий достоверности Стьюдента для коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:

= 5,8 > 2.

Сравнивая полученное значение критерия Стьюдента с критическим значением 2 можно оценить достоверность установленной корреляционной зависимости. При величине > 2 она считается достоверной с уровнем значимости < 0,05.

 

Вывод: зависимость изменения двух изучаемых параметров является сильной прямой и статистически достоверной при уровне значимости p<0,05.

 

 

г) вычисление и оценка коэффициента корреляции методом Спирмена.

В таблице вариационных рядов производится подсчет рангов как показано в таблице 34. Каждому из 12 чисел присваивается порядковый номер по возрастанию в соответствии с его значением. При этом наличие повторяющихся чисел влияет на ранг последующих чисел. Например, если в списке целых чисел трижды встречается число 19, имеющее ранг 1, число 20 будет иметь ранг 4 (ни одно из чисел не будет иметь ранги 2 и 3). Вычисление ранга в программе Excel возможно с помощью функции =РАНГ(Число; Диапазон; Порядок). Например: =РАНГ(C25;C$24:C$35;1). Затем вычисляется разность рангов, она возводится в квадрат и суммируется.

 

Таблица 34

Вычисление рангов и суммы квадратов их отклонений

Варианта Температура воздуха (x) Запыленность мг/м3 (y) Ранг x Ранг y dr = ранг x - ранг y dr 2
    0,07        
    0,08     -1  
    0,08     -1  
    0,2        
    0,24        
    0,25     -1  
    0,26     -2  
    0,27     -3  
    0,28        
    0,3     -1  
    0,31        
    0,33        
          S=17
Вычисление коэффициента корреляции Спирмена:
ρ = 0,94  
  Вычисление ошибки репрезентативности коэффициента корреляции:
  m= 0,107  
    Вычисление коэффициента достоверности Стьюдента для коэффициента корреляции:
  t= 8,76 > 2.  
               

Вывод: корреляционная связь двух изучаемых параметров является сильной прямой и статистически достоверной при уровне значимости p<0,05.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)