На головну

Інтерпретація лінійного коефіцієнта кореляції. Коефіцієнт детермінації (закономірності)

  1. Fixed assets turnover - Коефіцієнт оборотності основних засобів, раз
  2. I. Інтерпретація даних за шкалами термінальних цінностей
  3. II. Інтерпретація даних за шкалами життєвих сфер
  4. III.3. Горизонтальна просторова диференціація (модель лінійного міста)
  5. IV Дослідити вплив стабілізатора напруги на форму випрямленої напруги і визначити коефіцієнт стабілізації.
  6. IV. Обчислити среднеквадратическую помилку наближення заданої функції обраної часткової сумою, використовуючи мінімальну властивість коефіцієнтів Фур'є.
  7. Stock turnover - Коефіцієнт оборотності матеріально-виробничих запасів, раз

На практиці лінійний коефіцієнт кореляції в великій мірі залежить від обсягу вибірки (статистичних даних). Наприклад, на графіку ми маємо тільки дві точки, а як ми знаємо зі шкільного курсу, що через дві точки ми можемо провести пряму, тоді лінійний коефіцієнт кореляції буде дорівнює r = +1 Або r = -1. Але проте, це ще ні про що не говорить, тому що необов'язково може матися на увазі лінійна залежність. Треба мати хоча б третю точку. Тому, при невеликих значеннях вибірки лінійний коефіцієнт кореляції близький до 1.

У таблиці 8 наведені значення для лінійного коефіцієнта кореляції r і обсягу вибірки n при 95% -них довірчих межах.

Таблиця 8

n
 0,997  0,95  0,878  0,811  0,755  0,707  0,666  0,632  0,51  0,44  0,35  0,19

Таким чином, якщо значення лінійного коефіцієнта кореляції виявляється значущим, То це свідчить про ймовірність наявності певної міри лінійної залежності між двома наборами даних.

Наприклад, при 95% довірчій ймовірності (довірчі межі) і обсязі вибірки (кількості даних) n = 10, лінійний коефіцієнт кореляції буде перебувати в межах r = ± 0,632. Отже, якщо дві змінні не співвідносяться взагалі, то лінійний коефіцієнт кореляції лежить в вказівному діапазоні. Для того, щоб вказати на «значимість» кореляції, значення лінійного коефіцієнта кореляції має бути поза цього діапазону.



Приклад № 7. | Приклад № 8.

відображення співвідношень | Приклад № 1. | Приклад № 2. | Приклад № 3. | Приклад № 4. | Приклад № 5. | кореляційний аналіз | Лінійний коефіцієнт кореляції | Приклад № 6. | регресійний аналіз |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати