Маркетинг. Учебное пособие. Макаров А.М. - 105 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УдГУ | Ижевск

Составители: 

Рубрика: 

f
ij
e
- ожидаемая при независимости переменных частота в
ячейке ij;
r- число колонок;
s- число строк.
Критические значения хи-квадрат теста определяются в зависимости
от степеней свободы для заданной вероятности ошибки по
специальным таблицам. Тест выявляет лишь наличие статистической
зависимости, но не позволяет оценить ее силу. В принципе этот
недостаток характерен для всех статистических
методов. В случае хи-
квадрат теста, кроме того, неизвестно и направление зависимости.
Корреляция и регрессия
Корреляционный анализ является важнейшим методом для
определения величины и направления линейной зависимости между
метрическими переменными. Коэффициент корреляции может
принимать значения от -1 до 1, он показывает силу и направление
линейной связи между X и Y. Экстремальные значения +1 и -1
наблюдаются в том случае, когда все пары наблюдений находятся на
прямой, поднимающейся, или, соответственно, падающей слева
направо. Коэффициент корреляции, больший чем 0.5, принято
считать признаком относительно сильной прямой корреляции,
меньший, чем -0.5- признаком относительно сильной обратной
корреляции. Значение r в пределах 0 показывает слабую связь или
отсутствие линейной связи. Однако в этом случае может наблюдаться
квадратическая или экспотенциальная связь. Принципиально следует
отметить, что коэффициент корреляции, как и любой метод для
измерения
связи, показывает только формальную, а не причинно-
следственную связь. Например, можно обнаружить тесную
статистическую связь между приливами и количеством лунатиков,
однако эта связь не имеет причинного основания. Обе характеристики
обусловлены движением Луны.
Регрессионный анализ
также работает с метрическими переменными,
однако, в отличие от корреляционного, подразумевает деление на
зависимые и независимые переменные. В случае простой регрессии
исследуются зависимая переменная Y и независимая переменная X,
что можно показать графически. Отдельные пары значений образуют,
как и при корреляционном анализе, “облако” в системе координат.
Основная цель регрессионного анализа состоит в
поиске функции, по
возможности точно отражающей данное “облако”, для того чтобы на

Страницы