Статистика. Рафальский В.С. - 15 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

определения объема бесповторной выборки при заданной величине

погрешности также используется приведенное соотношение, из которого

несложными алгебраическими преобразованиями определяют необходимый

объем выборки.

Для повторного отбора величина ошибки выборки определяется из

соотношения

=∆ , тогда объем выборки можно определить по формуле

∆

6. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ

Исследование причинно–следственных связей в статистике

осуществляется средствами корреляционно–регрессионного анализа [1, с. 221-

269]. Корреляционный анализ позволяет оценить тесноту (силу) связи между

признаками, регрессионный анализ применяют для определения формы связи в

виде аналитического выражения (уравнения).

Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Наиболее

известна корреляция Пирсона (r). Коэффициент корреляции Пирсона является

безразмерной величиной и изменяется в пределах от –1,00 до +1,00. Значение

–1,00 означает, что переменные имеют строгую отрицательную связь. Значение

+1,00 означает, что переменные имеют строгую положительную связь.

Отметим, что значение 0,00 означает отсутствие связи между признаками.

Линейная корреляция Пирсона (r) определяет степень, с которой значения

двух переменных «пропорциональны» друг другу. Важно, что значение

коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения. Например,

корреляция между ростом и весом будет одной и той же, независимо от того,

проводились измерения в дюймах и фунтах или в сантиметрах и килограммах.

Пропорциональность означает просто линейную зависимость. Корреляция

сильная, если на графике зависимость можно представить прямой линией (с

положительным или отрицательным углом наклона).

Проведенная прямая называется линией регрессии. Для ее построения

обычно применяют метод наименьших квадратов. Последний термин связан с

тем, что сумма квадратов расстояний (вычисленных по оси Y) от наблюдаемых

точек до прямой является минимальной.