Математические методы в библиотечной работе. Елизаров А.М - 147 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

КФУ | Казань

Составители: 

Рубрика: 

4. По [соотношениям у
н
(x
i
) = у
i
* — ε (γ), y
B
(х
i
) =
= y
i
* + ε (γ) вычисляют границы доверительного интер-
вала закона распределения F(x) в точках х
i
i = 1, ... , k.
Если найденные значения у
н
< 0, а y
в
> 1, то считают
у
н
= 0
,
а у
в
=1;
5. Строят графики по найденным точкам.
Полученная полоса с надежностью γ покрывает
график теоретической функции распределения F(х).
§ 14 Корреляционный анализ
На практике часто сталкиваются с закономерно-
стями, которые не носят детерминированного, функ-
ционального характера, а наблюдаются лишь в сред-
нем, или, как говорят, статистически. Изучение по-
добных зависимостей и выяснение степени связи между
двумя явлениями или процессами — основная задача
корреляционного анализа, с простейшими задачами
которого мы познакомимся в настоящем параграфе.
1. Корреляционная связь. В отдельных экспери-
ментах мы можем наблюдать значения сразу двух
(или даже нескольких) случайных величин. Например,
при изучении читательского спроса мы одновременно
фиксируем количество читателей, пришедших в тече-
ние дня в библиотеку (случайная величина ξ), и коли-
чество выданных книг (случайная величина η). Свойства
случайных величин, полученные нами ранее, как пра-
вило, основывались на предположении о их независи-
мости. Однако при проведении статистических экспе-
риментов не менее важной задачей является выяснение
существующих закономерностей между происходящи-
ми случайными явлениями. При этом мы можем столк-
нуться с различными видами зависимостей — функцио-
нальной и вероятностной (корреляционной).
Под функциональной зависимостью двух случай-
ных величин ξ н η понимают такую связь, когда, зная
значение одной из них, можно точно указать значе-
ние другой. Если же ξ и η связаны вероятностной
зависимостью, то можно лишь указать закон распре-
деления одной случайной величины, зависящей от
того, какое аначение приняла другая величина.
Вообще говоря, функциональную зависимость мож-
но рассматривать как предельный случай вероятности
10* 147 
   4. По [соотношениям ун (xi) = уi* — ε (γ), yB (хi) =
= yi* + ε (γ) вычисляют границы доверительного интер-
вала закона распределения F(x) в точках хi i = 1, ... , k.
Если найденные значения ун < 0, а yв > 1, то считают
ун= 0, а ув=1;
   5. Строят графики по найденным точкам.
Полученная полоса с надежностью γ покрывает
график теоретической функции распределения F(х).

            § 14 Корреляционный анализ
   На практике часто сталкиваются с закономерно-
стями, которые не носят детерминированного, функ-
ционального характера, а наблюдаются лишь в сред-
нем, или, как говорят, статистически. Изучение по-
добных зависимостей и выяснение степени связи между
двумя явлениями или процессами — основная задача
корреляционного анализа, с простейшими задачами
которого мы познакомимся в настоящем параграфе.
   1. Корреляционная связь. В отдельных экспери-
ментах мы можем наблюдать значения сразу двух
(или даже нескольких) случайных величин. Например,
при изучении читательского спроса мы одновременно
фиксируем количество читателей, пришедших в тече-
ние дня в библиотеку (случайная величина ξ), и коли-
чество выданных книг (случайная величина η). Свойства
случайных величин, полученные нами ранее, как пра-
вило, основывались на предположении о их независи-
мости. Однако при проведении статистических экспе-
риментов не менее важной задачей является выяснение
существующих закономерностей между происходящи-
ми случайными явлениями. При этом мы можем столк-
нуться с различными видами зависимостей — функцио-
нальной и вероятностной (корреляционной).
   Под функциональной зависимостью двух случай-
ных величин ξ н η понимают такую связь, когда, зная
значение одной из них, можно точно указать значе-
ние другой. Если же ξ и η связаны вероятностной
зависимостью, то можно лишь указать закон распре-
деления одной случайной величины, зависящей от
того, какое аначение приняла другая величина.
   Вообще говоря, функциональную зависимость мож-
но рассматривать как предельный случай вероятности
10*                                                   147

Страницы