Математические методы в библиотечной работе. Елизаров А.М - 150 стр.

   Пример 1. Вычислим р* р для примера из п. 1.
Для этого вычислим:




    Если величина р* р (ξ, η) близка к ± 1, то можно
утверждать, что между ξ и η существует тесная связь.
Если же р* р (ξ, η) близко к 0, то обычно считают, что
ξ и η не коррелируют. Для более обоснованных выводов
необходимо       отыскать       доверительный    интервал
точечной оценки ρ (ξ, η) ≈ р* р (ξ, η) с той или иной сте-
пенью надежности. При этом нужно поступать так
же» как в п. 3 § 13 (мы на этом не останавливаемся).
О наличии или отсутствии коррелядионной связи
легко судить в первом приближении по графику урав-
нения регрессии η по ξ:
                Y = E (η | ξ = X) ≡ φ (X),
который называется линией регрессии η по ξ.
    Пример 2. Построим линию регрессии для при-
мера из п. 1 (рис. 58). Подсчитаем для каждого значе-
ния xi случайной величины ξ условное математическое
ожидание Е*( η |ξ= хi) и отложим соответствующие
точки на координатной плоскости. Затем проведем
линию, наиболее близкую к найденным точкам. Это
                     и будет линия регрессии η по ξ,
                     найденная по выборке.
                         3. Линейный регрессионный
                     анализ. Основная задача регрес-
                     сионного анализа — изучение зави-
                     симости между двумя или несколь-
                     кими случайными величинами и
                     оценка функции регрессии. Важное
                     место в регрессионном анализе
                     занимает так называемая „нормаль-
Рис. 58. Линия ре- ная регрессия". Она имеет место при
       грессии      следующих предложениях:
150