Критерий линейности корреляции
Для определения степени приближения криволинейной зависимости к прямолинейной используется критерий F, вычисляемый по формуле: (13.12) где: η 2 – квадрат корреляционного отношения Y по Х; r2 – квадрат коэффициента линейной корреляции; n – объем выборки; kx – число групп по ряду X. Связь можно практически принять за линейную, если Криволинейные зависимости между двумя переменными могут быть выражены в виде кривых линий регрессии и соответствующих им математических уравнений. Эмпирические точки поля регрессии при криволинейной корреляции располагаются около кривых различного типа – парабол, гипербол, логарифмических кривых и т. п. В общем случае все линии регрессии являются кривыми и рассматриваемая нами ранее линейная регрессия является простейшей зависимостью между двумя признаками. Основной метод построения математических уравнений: подбор типа формулы и нахождение коэффициента к ней. Статистическая обработка экспериментального материала часто приводит к полиному второй степени: (13.13)
Вопросы для самоконтроля
1 Назначение корреляционного отношения. Характеризует ли корреляционное отношение степень криволинейной связи между двумя парными выборками? 2 Дайте определение группового среднего и квадратов отклонений группового варьирования. 3 Напишите формулу, определяющую корреляционное отношение при большом числе наблюдений (> 30). 4 В каких пределах заключено значение корреляционного отношения? 5 Что показывает отношение сумм квадратов группового варьирования к общему ()? Название этого статистического показателя. 6 Одинаковую ли меру связи признаков (первого со вторым и второго с первым) дает коэффициент корреляции и корреляционное отношение? 7 Какой критерий следует брать для определения достоверности и доверительных границ квадрата корреляционного отношения? 8 Что является критерием линейности или нелинейности связи между парными признаками? 9 Какими функциями могут быть аппроксимированы криволинейные зависимости между двумя переменными? Приведите примеры. ТЕМА 14 Однофакторный дисперсионный анализ 14.1 Сущность и метод дисперсионного анализа 14.2 Однофакторные статистические комплексы
|