про закриття справи;

Дата добавления: 2015-10-01; просмотров: 579

Для сравнения двух нормально распределенных совокупностей, у которых нет различий в средних выборочных значениях, но есть разница в дисперсиях, используют критерий Фишера. Фактический критерий рассчитывают по формуле:

где в числителе стоит большее значение выборочной дисперсии, а в знаменателе - меньшее. Для вывода о достоверности различий между выборками используют ОСНОВНОЙ ПРИНЦИП проверки статистических гипотез. Критические точки для содержатся в таблице. Нулевую гипотезу отвергают, если фактически установленная величина превзойдет или окажется равной критическому (стандартному) значению этой величины для принятого уровня значимости a и числа степеней свободы k₁=n_{большая}-1; k₂=n_{меньшая}-1.

П р и м е р: при изучении влияния некоторого препарата на скорость проростания семян было установлено, что в экспериментальной партии семян и контроле средняя скорость проростания одинакова, но есть разница в дисперсиях. =1250, =417. Объемы выборок одинаковы и равны 20. =2,12. Следовательно, нулевая гипотеза отвергается.

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ И ЕГО СВОЙСТВА. УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ.

ЗАДАЧА корреляционного анализа сводится к:

1. Установлению направления и формы связи между признаками;

2. Измерению ее тесноты.

Функциональной называется однозначная зависимость между переменными величинами, когда определенному значению одной (независимой) переменной х, называемой аргументом, соответствует определенное значение другой (зависимой) переменной у, называемой функцией. (Пример: зависимость скорости химической реакции от температуры; зависимость силы притяжения от масс притягивающихся тел и расстояния между ними).

Корреляционной называется зависимость между переменными, имеющими статистистический характер, когда определенному значению одного признака (рассматриваемого в качестве независимой переменной) соответствует целый ряд числовых значений другого признака. (Пример: связь между урожаем и количеством осадков; между ростом и весом и т.д.).

Поле корреляции представляет собой множество точек, координаты которых равны полученным на опыте парам значений переменных х и у.

По виду корреляционного поля можно судить о наличии или отсутствии связи и ее типе.

Связь называется положительной, если при увеличении одной переменной увеличивается другая переменная.

Связь называется отрицательной, если при увеличении одной переменной уменьшается другая переменная.

Связь называется линейной, если ее можно в аналитическом виде представить как .

Показателем тесноты связи является коэффициент корреляции. Эмпирический коэффициент корреляции определяется выражением:

Коэффициент корреляции лежит в пределах от -1 до 1 и характеризует степень близости между величинами x и y. Если:

1. - положительная корреляция;

2. - отрицательная корреляция;

3. - связь функциональная;

4. - связь высокая (или сильная);

5. - связь средняя;

6. - связь слабая;

7. - связи нет.

Корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами. В частности, любая форма связи может быть выражена уравнением общего вида . Уравнение вида и называются регрессией. Уравнение прямой регрессии у на х в общем случае можно записать в виде

Уравнение прямой регрессии х на у в общем случае выглядит как

Наиболее вероятные значения коэффициентов а и в, с и d могут быть вычислены, например, при использовании метода наименьших квадратов.