180577 (628709), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

= 0,992 (сила зв’язку дуже тісна, пряма)

= 0,996 (сила зв’язку дуже тісна, пряма)

= 0,591 (сила зв’язку помітна, пряма)

= 0,679 (сила зв’язку помітна, пряма)

= 0,84 (сила зв’язку тісна, пряма)

Для кожної пари зв’язків приведемо графіки кореляційних полів, які зображені на малюнках:

Рис.3.1 - Кореляційне поле , яке зображує зв’язок результативної змінної та факторної змінної X1

Рис. 3.2 - Кореляційне поле , яке зображує зв’язок результативної змінної та факторної змінної X2

Рис. 3.3 - Кореляційне поле, яке зображує зв’язок результативної змінної та факторної змінної X3

Рис. 3.4 - Кореляційне поле, яке зображує зв’язок результативної змінної та факторної змінної X4.

Рис. 3.5 - Кореляційне поле, яке зображує зв’язок результативної змінної та факторної змінної X5

Для якісної оцінки тісноти зв'язку між ознаками використовують співвідношення Чеддока:

Для того, щоб підтвердити або відкинути реальність обмірюваного за допомогою коефіцієнта кореляції зв'язку між змінними Y і Х_ij, необхідно, використовуючи t-критерій Стьюдента, перевірити значущість самого . Для цього визначається розрахункове значення критерію:

Зіставляємо з t_та6л, визначуваним по додатку Г для рівня значущості і числа ступенів свободи .

t_розр1 = 41.4825

t_розр4 = 4.894 t_табл = 4,20

t_розр2 = 58.983

t_розр5 = 8.192

t_розр3 =3.877

Якщо t_розр > t_табл, то лінійний коефіцієнт кореляції вважається значущим, а зв'язок між х та Y – істотним.

Якщо t_розр < t_табл, то коефіцієнт кореляції вважається незначущим, тобто вважається, що зв'язок між X и Y відсутній, і значення r, відмінне від нуля, отримано випадково.

Таким чином, зв’язок між Х та У(t_розр1,t_розр2,t_розр4,t_розр5) є істотним, а лінійний коефіцієнт кореляції - значущий; зв’язок між третьою парою (t_розр3) можна вважати незначущим, тобто зв’язок відсутній.

3.2 Регресійний аналіз парного зв'язку

У даному розділі курсової роботи за результатами кореляційного аналізу вибираємо фактор X₁, що має найвищу кореляцію з результативним показником Y (тобто пару перемінних і Y, що мають максимальне значення лінійного коефіцієнта кореляції). Для цієї пари залежних змінних повинні бути представлені найважливіші результати регресійного аналізу:

1) Форма зв'язку лінійна між Y і досліджуваною факторною змінною Х₁.

2) Отже рівняння регресії виду щонайкраще описує залежність між Y від Х₁

3) Це рівняння є статистично значущим.

3.2.1 Вибір рівняння регресії між двома ознаками

Для вибору форми зв'язку застосуємо раніше побудований графік із зображенням кореляційного поля (графік залежності перемінних Y_i і обраної X₁). По його вигляду визначаємо, що між даними змінними лінійна форма зв’язку.

Рис. 3.6 Графік із зображенням емпіричної лінії регресії

Рис. 3.7 Графік із зображенням теоретичної лінії регресії

Вибираємо рівняння виду

,

де – теоретичне значення результативної перемінний, обчислене по рівнянню регресії, за умови, що i-ий об'єкт має значення факторної перемінний, рівне Х_ij;

а, b – параметри рівняння;

Х_ij – значення j-й факторної перемінний у i-ом спостереженні.

Далі розраховуємо невідомі значення параметрів а і b за даними вибірки. Значення параметра b можна розрахувати по кожній з нижчеприведених формул, використовуючи дані табл.3.1.

;

.

Для розрахунку параметра а використовуємо формулу: .

Рівняння регресії матиме вигляд Y=-339.427+1,604* Х1 .

Кореляційне відношення – це універсальний вимірник тісноти зв'язку, застосовний до усіх випадків кореляційної залежності незалежно від форми цього зв'язку. Факт збігів або розбіжностей значень теоретичного кореляційного відношення і лінійного коефіцієнта кореляції використовують для підтвердження обраної форми зв'язку.

Таблиця 3.2 – Розрахункова таблиця для перебування теоретичного кореляційного відношення і перевірки адекватності рівняння регресії і його параметрів

Використовуючи дані табл. 3.2 значення теоретичного кореляційного відношення розраховуємо по одній з нижченаведених формул:

Характеристики

Список файлов курсовой работы