Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Декабря 2011 в 18:43, реферат
Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.
Существует две категории зависимостей (функциональная и корреляционная) и две группы признаков (признаки-факторы и результативные признаки). В отличие от функциональной связи, где существует полное соответствие между факторными и результативными признаками, в корреляционной связи отсутствует это полное соответствие.
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………………..3
1.Корреляционный анализ количественных данных………………………………...4
1.1. Определение формы связи………………………………………………….5
1.2. Выбор формы связи…………………………………………………………5
1.3. Аналитическое выражение связи………………………………………..…6
1.4. Изменение тесноты связи………………………………………………..…9
1.5. Множественная корреляция…………………………………………...….12
1.6. Методы измерения тесноты связи…………………………………….….14
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………………..17
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………….…18
ωj - частости безусловного распределения;
j - номер столбца.
Если
признаки независимы, то ωij=ωj,
откуда X2=0 и, значит, С = 0. Если же
связь функциональная, то коэффициент
взаимной сопряженности будет равен единице.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Термин «корреляция» был введен в науку выдающимся английским естествоиспытателем Френсисом Гальтоном в 1886 году. Однако точную формулу для подсчета коэффициента корреляции разработал его ученик Карл Пирсон.
Задачи с одним выходным параметром имеют очевидные преимущества. Но на практике чаще всего приходится учитывать несколько выходных параметров. Иногда их число довольно велико. Так, например, при производстве резиновых и пластмассовых изделий приходится учитывать физико-механические, технологические, экономические, художественно-эстетические и другие параметры (прочность, эластичность, относительное удлинение и т.д.). Математические модели можно построить для каждого из параметров, но одновременно оптимизировать несколько функций невозможно.
Обычно оптимизируется одна функция, наиболее важная с точки зрения цели исследования, при ограничениях, налагаемых другими функциями. Поэтому из многих выходных параметров выбирается один в качестве параметра оптимизации, а остальные служат ограничениями. Всегда полезно исследовать возможность уменьшения числа выходных параметров. Для этого и используется корреляционный анализ.
Особенно
реальную пользу применение аппарата
корреляционного анализа может принести
на стадии ранних исследований в областях,
где характеры причин определённых явлений
ещё недостаточно понятны. Это может касаться
изучения очень сложных систем различного
характера: как технических, так и социальных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Курс теории статистики: Учебник/Под ред. В.Н. Салина, Э.Ю. Чурикова. – М.: Финансы и Статистика, 2006.
2. Годин А.М. Статистика: Учебник. – М.: Дашков и К’, 2008.
3. Статистика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Крокус, 2008
4. Теория статистики: Учебник/Под ред. Г.П. Громыко. – М.: ИНФРА-М, 2000.
5. Галкина В.А. Статистика: Учебное пособие: М.: РГАЗУ,2002.
Информация о работе Корреляционный анализ количественных данных