История статистики
Категория реферата: Рефераты по математике
Теги реферата: рассказы, промышленность реферат
Добавил(а) на сайт: Felicata.
Предыдущая страница реферата | 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | Следующая страница реферата
|
||||
A3 |
f7 |
f8 |
f9 |
n3 |
m1 |
m2 |
m3 |
Расчет j2 проводится так:
по первой строке : n1 = L1;
по второй строке : n2 = L2;
по третьей строке : n3 = L3;
Следовательно, j2 = L1 + L2 + L3 – 1.
Интерпретация непараметрических коэффициентов связи в некоторых случаях, особенно когда они имеют отрицательное значение, затруднительна. Их абсолютные значения могут изменяться в пределах от 0 до 1. Чем ближе абсолютные значения к единице, тем теснее связь между исследуемыми признаками.
Корреляция и регрессия. Традиционные методы корреляционно-регрессионного анализа позволяют не только оценить тесноту связи, но и выразить эту связь аналитически. Применению корреляционно-регрессионного анализа должен предшествовать качественный, теоретический анализ исследуемого социально-экономического явления или процесса.
Связь между двумя факторами аналитически выражается уравнениями:
прямой = a0 + a1x;
гиперболы = a0 + ;
параболы = a0 + a1x + a2x2 (или другой ее степени);
степенной функции .
Параметр a0 показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов. Параметр a1 - коэффициент регрессии показывает, на сколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу. На основе этого параметра вычисляются коэффициенты эластичности, которые показывают изменение результативного признака в процентах в зависимости от изменения факторного признака на 1%:
Э = a1∙.
Для определения параметров уравнений используется метод наименьших квадратов, на основании которого строится соответствующая система уравнений.
Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции:
r = ,
а при криволинейной зависимости с помощью корреляционного отношения:
h = .
Расчет коэффициентов регрессии несколько осложняется, если ряды по исследуемым факторам сгруппированы, а связь криволинейная.
Если зависимость между двумя факторами выражается уравнением гиперболы
= a0 + ,
то система уравнений для определения параметров a0 и a1 такова:
na0 + a1∑ = ∑y;
a0∑ + a1∑ = ∑y.
Для определения параметров уравнения регрессии, выраженного степенной функцией , приводят функцию к линейному виду: lg= lga0 + a1lgx, отсюда система уравнений для определения параметров запишется:
n∙lga0 + a1∑lgx = ∑lgy;
lga0∑lgx + a1∑(lgx)2 = ∑lgy∙lgx.
Зависимость между тремя и более факторами называется множественной или многофакторной корреляционной зависимостью. Линейная связь между тремя факторами выражается уравнением:
= a0 + a1x + a2z,
а система нормальных уравнений для определения неизвестных параметров a0, a1, a2 будет следующей:
na0 + a1∑x + a2∑z = ∑y;
a0∑x + a1∑x2 + a2∑zx = ∑yx;
a0∑z + a1∑xz + a2∑z2 = ∑yz.
Теснота связи между тремя факторами измеряется с помощью множественного (совокупного) коэффициента корреляции:
R = ,
где rij - парные коэффициенты корреляции между соответствующими факторами.
Для более углубленного анализа вычисляются частные коэффициенты корреляции.
Дисперсионный анализ связи. При небольшом числе наблюдений исследовать влияние одного или нескольких факторных признаков на результативный можно, используя методы дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ проводится расчетом дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой. Общую дисперсию называют дисперсией комплекса, межгрупповую - факторной, внутригрупповую - остаточной.
Дисперсионный анализ заключается в сравнении факторной и остаточной дисперсий. Если различие между ними значимо, то факторный признак, т.е. признак, положенный в основание группировки, оказывает существенное влияние на результативный. При исследовании воздействия на результативный признак только одного факторного, т.е. однофакторного комплекса дисперсии вычисляются:
дисперсия комплекса ;
факторная дисперсия ;