На головну

Приклад № 3.

  1. F12.8 Приклади символів
  2. F13.8 Приклади символів
  3. I. Приблизний перелік питань рубіжного контролю.
  4. II. Приблизний перелік питань до заліку (іспиту) по всьому курсу.
  5. II. Приблизний перелік питань до заліку (іспиту) по всьому курсу.
  6. JIS (Just In Sequence) точно в послідовності (на прикладі компанії Фольксваrен) l
  7. V. Приклади ВИКОНАННЯ ЗАВДАНЬ по розділу ХІМІЧНІ ДЖЕРЕЛА ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ

Розглянемо розподіл значень двох змінних - добове споживання калорій людиною і додатковий вагу.

Таблиця 3

 калорії
 кілограми  0,2  0,2  0,25  0,3  0,3  0,3  0,45  0,45  0,45  0,55  0,7  0,8  0,85

Діаграма розсіювання буде мати наступний вигляд:

Малюнок 3. Діаграма розсіювання

Як бачимо, між цими змінними існує позитивна кореляція, тобто якщо значення однієї змінної зростають, то і значення іншої змінної також зростають. Пряма лінія регресії показує усереднену лінійну залежність між змінними.

Якщо регресійна лінія на діаграмі розсіювання має протилежний нахил, то кореляція між змінними негативна, тобто коли значення однієї змінної зростають, значення іншої змінної зменшуються, і навпаки. Якщо лінію регресії побудувати неможливо і діаграма розсіювання є просте «хмара» з точок, то це означає, що між змінними немає ніякої кореляції. Знайдені кореляційні залежності дають можливість виявити причинно-наслідкові взаємозв'язки між змінними і знаходити, в кінцевому рахунку, корінні причини проблем.

Основні етапи побудови діаграми розсіювання:

1. Визначте змінну, значення якої ми будемо відкладати по осі Х. Зазвичай саме вона є причиною того чи іншого явища.

2. Аналогічно, визначаємо змінну, яку будемо відкладати по осі У, цю змінну називають відгуком або залежною змінною.

3. Пронумеруємо кожну пару змінних Х і У і запишемо їх результати в відповідні стовпці. Переконаємося, що значення занесені в таблицю без помилок.

4. Наносимо значення всіх пар змінних Х і У на діаграму. Для цього знайдемо значення Х на горизонтальній осі, значення У - на вертикальній осі і поставимо крапку в місці їх перетину.

5. Вивчимо форму розподілу, яка вийшла в результаті. Зазвичай перші висновки можна зробити на основі форми діаграми розсіювання. Діаграми розсіювання, що показують наявність певної зв'язку між змінними, зазвичай виглядають як витягнуті еліпси або майже як прямі лінії.

6. Діаграми розсіювання, на яких сукупність нанесених точок нагадує форму кола або «хмари», Означає відсутність кореляції або дуже слабку кореляцію між Х і У.

Якщо буде виявлено зв'язок між змінними, то це означає, що вони знаходяться в кореляційної залежності один від одного. Як негативна, так і позитивна кореляція виявляється дуже корисною при виробленні відповідних рішень по безперервному поліпшенню. Слід зазначити, що діаграми розсіювання показують тільки наявність взаємозв'язку. Щоб визначити, наскільки сильна взаємозв'язок між змінними, потрібно подальший аналіз, заснований на застосуванні більш складних статистичних методів.

6.3. Лінійна і нелінійна залежність

Якщо залежність існує, то вона може бути або лінійна, або нелінійна. Розглянемо ці залежності на прикладах. Тут також застосовуються графічні методи відображення результатів.

 



Приклад № 2. | Приклад № 4.

відображення співвідношень | Приклад № 1. | Приклад № 5. | кореляційний аналіз | Лінійний коефіцієнт кореляції | Приклад № 6. | Приклад № 7. | Інтерпретація лінійного коефіцієнта кореляції. Коефіцієнт детермінації (закономірності) | Приклад № 8. | регресійний аналіз |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати