Корреляционно-регрессионный анализ. Реннер А.Г - 2 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

ББК 22.172я7
Р-39
УДК 519.233.5(076.5)
Введение
Корреляционный анализ определяется как совокупность методов
оценки корреляционных характеристик и проверки статистических гипотез о
них по n выборочным данным, выбранным из k – мерной генеральной
совокупности, распределенной по нормальному закону распределения.
Дополнительной задачей корреляционного анализа является оценка
уравнения регрессии.
Предположим, что исследуется генеральная совокупность, каждый
элемент которой характеризуется количественными признаками
Х = (x
1,
x
2,
…,x
k
)
т
с плотностью распределения:
f
X
(x
1,
x
2
,…, x
k
) = ))(
1
)(
2
1
exp(
)2(
1
µµ
π
−
−
∑−−
∑
х
T
х
k
,
где |∑| - определитель ковариационной матрицы размерности (k*k);
∑
-1
- матрица, обратная ковариационной матрице;
µ - k мерный вектор математических ожиданий.
2
ББК 22.172я7
    Р-39
УДК 519.233.5(076.5)


                               Введение

       Корреляционный анализ определяется как совокупность методов
оценки корреляционных характеристик и проверки статистических гипотез о
них по n выборочным данным, выбранным из k – мерной генеральной
совокупности, распределенной по нормальному закону распределения.
Дополнительной задачей корреляционного анализа является оценка
уравнения регрессии.
       Предположим, что исследуется генеральная совокупность, каждый
элемент которой характеризуется количественными признаками
Х = (x1, x2,…,xk)т с плотностью распределения:
fX (x1, x2,…, xk) =     1     exp(− 1 ( х − µ )T ∑ − 1 ( х − µ )) ,
                     (2π ) k ∑       2
где |∑| - определитель ковариационной матрицы размерности (k*k);
∑-1- матрица, обратная ковариационной матрице;
µ - k мерный вектор математических ожиданий.




2

Страницы