ОЦЕНКА КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
Краткая теория, справочные таблицы и основные уравнения изложены в [1].
Задача 1: в результате наблюдений над случайными величинами х и у получена следующая совокупность данных при (n=10):
x: 2 4 1 7 3 11 14 15 21 4
y: 7 6 4 11 2 21 31 23 40 15
Необходимо проверить гипотезу о наличии корреляции между случайными величинами х и у с достоверностью α=0,95.
Решение
Находим:
Далее получаем оценки коэффициента корреляции:
Из таблицы 4.13 [1] для n=10 и r0,95=0,632.
Так как r(r*)=0,952(0,958)>r0,95=0,632, наличие зависимости между величинами х и у следует признать значимой с достоверностью α=0,95.
Варианты заданий
Принять ряд выборочных значений случайной величины (n=10) по примеру заменив значения величин yi согласно таблице 1.
Таблица 1 – Исходные данные
№ вар. | Значение случайной величины yi | |||||||||
1 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
2 | 40 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
3 | 7 | 3 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
4 | 7 | 6 | 7 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
5 | 7 | 6 | 4 | 15 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
6 | 7 | 6 | 4 | 11 | 8 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
7 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 18 | 31 | 23 | 40 | 15 |
8 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 20 | 23 | 40 | 15 |
9 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 18 | 40 | 15 |
10 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 30 | 15 |
11 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 17 |
12 | 10 | 16 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
13 | 7 | 16 | 14 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
14 | 7 | 6 | 14 | 21 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
15 | 7 | 6 | 4 | 115 | 13 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
16 | 7 | 6 | 4 | 11 | 8 | 18 | 31 | 23 | 40 | 15 |
17 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 20 | 25 | 23 | 40 | 15 |
18 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 29 | 20 | 40 | 15 |
19 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 6 | 30 | 15 |
20 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 28 | 13 |
21 | 7 | 6 | 4 | 31 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
22 | 27 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
23 | 7 | 46 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
24 | 7 | 6 | 4 | 11 | 50 | 21 | 31 | 23 | 40 | 15 |
25 | 7 | 6 | 4 | 11 | 10 | 21 | 31 | 23 | 40 | 2 |
ОЦЕНКА КОРРЕЛЯЦИОННОГО ОТНОШЕНИЯ
Краткая теория, справочные таблицы и основные уравнения изложены в [1].
Задача 2: Проверить линейность корреляционной связи для выборки при доверительной вероятности α=0,95:
Yi | 2 | 4 | 9 | 13 | 15 |
Xi | 1,3,4 | 7,8,12 | 14,19,21 | 11,9,6 | 8,7,3 |
Решение
Имеем k=5, ni=3 и n=15.
Вычисляем далее:
Тогда:
Вычисляем далее:
Из таблицы [1, Приложение П.2] находим F0,95(f 1, f 2)= F0,95(4;10)=3,5, где
f 1 = k -1=5-1=4;
f 2 = n - k =15-5=10.
Полученная величина l больше критического значения F0,95(4,10)=3,5, следовательно, необходимо признать наличие существенной нелинейной связи между х и у.
Варианты заданий
Принять ряд выборочных значений случайной величины, по примеру заменив значения величин yi согласно таблице 2.
Таблица 2 – Исходные данные
№ вар. | Значение случайной величины yi | ||||
1 | 3 | 4 | 9 | 13 | 15 |
2 | 4 | 4 | 9 | 13 | 15 |
3 | 5 | 4 | 9 | 13 | 15 |
4 | 6 | 4 | 9 | 13 | 15 |
5 | 7 | 4 | 9 | 13 | 15 |
6 | 3 | 5 | 9 | 13 | 15 |
7 | 3 | 6 | 9 | 13 | 15 |
8 | 3 | 7 | 9 | 13 | 15 |
9 | 3 | 8 | 9 | 13 | 15 |
10 | 3 | 9 | 9 | 13 | 15 |
11 | 3 | 10 | 9 | 13 | 15 |
12 | 3 | 4 | 8 | 13 | 15 |
13 | 3 | 4 | 7 | 13 | 15 |
14 | 3 | 4 | 6 | 13 | 15 |
15 | 3 | 4 | 15 | 13 | 15 |
16 | 3 | 4 | 9 | 14 | 15 |
17 | 3 | 4 | 9 | 15 | 15 |
18 | 3 | 4 | 9 | 16 | 15 |
19 | 3 | 4 | 9 | 11 | 15 |
20 | 3 | 4 | 9 | 8 | 15 |
21 | 3 | 4 | 9 | 13 | 10 |
22 | 3 | 4 | 9 | 13 | 11 |
23 | 3 | 4 | 9 | 13 | 12 |
24 | 3 | 4 | 9 | 13 | 13 |
25 | 3 | 4 | 9 | 13 | 14 |
ЧАСТНАЯ И МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
Краткая теория, справочные таблицы и основные уравнения изложены в [1].
Задача 3: Вычислить коэффициенты частной и множественной корреляции и проверить из значимость при доверительной вероятности α=0,95 для данных, приведенных ниже (n=10, k=3)
Таблица 3 – Исходные данные
xi | 1 | 3 | 4 | 7 | 12 | 4 | 19 | 21 | 1 | 3 |
yi | 12 | 42 | 58 | 71 | 68 | 50 | 49 | 85 | 18 | 26 |
zi | 41 | 12 | 7 | 3 | 14 | 27 | 38 | 13 | 64 | 75 |
Решение
Найдем парные коэффициенты корреляции.
Вычисляем коэффициент rxy:
По аналогии вычисляем коэффициент rxz:
По аналогии вычисляем коэффициент ryz:
Вычислим теперь частные (парные) коэффициенты корреляции:
Вычислим множественные коэффициенты корреляции:
Вычислим t-статистики для проверки значимости частных (парных) коэффициентов корреляции:
- для проверки
-для проверки
- для проверки
Для α=0,95 и f = n - k =7 из [1, Приложени П.1] для t-распределения имеем . Видим, что
Следовательно, наличие частной корреляции отклоняется с достоверностью α=0,95.
Для коэффициентов множественной корреляции находим критическое значение [1, таблица 4.14] при k=3, n - k =7 и α=0,95. Имеем r1,23(0,95)=0,758.
Так как ни один множественный коэффициент корреляции (rx,yz=0,596 ry,xz=0,689 и rz,xy=0,516) не превышает критическое значение 0,758, то и наличие множественной корреляции отклоняется с достоверностью 0,95.
Варианты заданий
Принять значения случайной величины по примеру (таблица 3), заменив значения величин 1-го столбца согласно таблице 4.
Таблица 4 – Исходные данные
№ вар. | Значение случайной величины yi | ||
1 | 2 | 12 | 41 |
2 | 3 | 12 | 41 |
3 | 4 | 12 | 41 |
4 | 5 | 12 | 41 |
5 | 6 | 12 | 41 |
6 | 7 | 12 | 41 |
7 | 2 | 14 | 41 |
8 | 2 | 16 | 41 |
9 | 2 | 18 | 41 |
10 | 2 | 20 | 41 |
11 | 2 | 12 | 35 |
12 | 2 | 12 | 30 |
13 | 2 | 12 | 28 |
14 | 2 | 12 | 25 |
15 | 2 | 12 | 20 |
16 | 2 | 12 | 15 |
17 | 2 | 12 | 10 |
18 | 2 | 12 | 45 |
19 | 2 | 12 | 50 |
20 | 10 | 12 | 41 |
21 | 15 | 12 | 41 |
22 | 20 | 12 | 41 |
23 | 2 | 5 | 41 |
24 | 2 | 20 | 41 |
25 | 2 | 25 | 41 |
Методы и средства исследований: конспект лекций / В.Л. Юша, Н.А. Райковский. – Омск: ОмГТУ, 2011. – 96 с.