Составители:
81
коррелированные случайные величины.
Можно утверждать, что если случайные величины Х и У независимы, то они
и некоррелированы; но обратное не всегда верно, т.е. Х и У могут быть
некоррелированными, но зависимыми. Коэффициент корреляции характеризует так
называемую линейную зависимость между СВ.
Приведенный ранее пример корреляционной зависимости между
температурой тела и частотой
пульса у больных при многих, особенно
сопровождающихся лихорадкой заболеваниях отражает прямую, или
положительную корреляционную связь, при которой с увеличением величины Х
(°С) величина Y (число уд/мин) также имеет тенденцию к увеличению.
Соответственно, уменьшение величины Х приводит к уменьшению значений Y
(рис. 2.20 а).
Существует также обратная, или отрицательная корреляционная связь,
когда
при увеличении величины X, значение величины Y имеет тенденцию к
уменьшению. Например, такая связь имеет место между температурой наружного
воздуха (Х, °С) и уровнем заболеваемости населения так называемыми
"простудными болезнями" (Y, ‰ ), что показано на рис. 2.20 б.
Рис. 2.20 - Диаграммы рассеивания наблюдений при различном характере
(направлении) связи между случайными величинами.
Если │ r
xy
│ = 1, то между величинами Х и У существует функциональная
связь.
Достоверность корреляционной связи оценивают с помощью t-критерия
Стьюдента. Для оценки выдвигается нулевая гипотеза об отсутствии,
y
y
x
x
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- …
- следующая ›
- последняя »
