Курсовая работа корреляционный анализ

Задачи которые решает корреляционный анализ. Такая модель отображает зависимость между переменными величинами x i и y i графически в виде геометрического места точек в системе прямоугольных координат. Корреляционная зависимость - это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака. Иначе говоря, при наличии знака минус, увеличению одной переменной признака, значения соответствует уменьшение другой переменной. Число опытов равно 8. Эту графическую зависимость называются также диаграммой рассеивания или корреляционным полем. Следует отметить, что если по отдельности одномерные эмпирические распределения значений x i и y i согласуются с нормальным распределением, то из этого еще не следует, что двумерное распределение будет нормальным.

Корреляция изучается на основании экспериментальных данных, представляющих собой измеренные значения x iy i двух признаков. Если экспериментальных данных немного, то двумерное эмпирическое распределение представляется в виде двойного ряда значений x i и y i. При этом корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами.

Соответствие между аргументом и функцией может быть задано курсовая работа корреляционный анализ, формулой, графиком и т. Корреляционный анализ, как и другие статистические методы, основан на использовании вероятностных моделей, описывающих поведение исследуемых признаков в некоторой генеральной курсовая работа корреляционный анализ, из которой получены экспериментальные значения x i и y i.

Когда исследуется корреляция между количественными признаками, значения которых можно точно измерить в единицах метрических шкал метры, секунды, килограммы и т. Такая модель отображает зависимость между переменными величинами x i и y i графически в виде геометрического места точек в системе прямоугольных координат. Эту графическую зависимость называются также диаграммой рассеивания или корреляционным полем.

В этом случае между случайными величинами Х и Y отсутствует корреляция и они называются некоррелированными. Для двумерного нормального распределения некоррелированность означает одновременно и независимость случайных величин Х и Y. В этом случае говорят о полной корреляции.

Курсовая работа корреляционный анализ 6322994

Чем ближе р ктем уже эллипс и тем теснее экспериментальные отчет по практике на производстве группируются около прямой линии.

Здесь же следует обратить внимание на курсовая работа корреляционный анализ, что линия, вдоль которой группируются точки, может быть не только прямой, а иметь любую другую форму: парабола, гипербола и т. В этих случаях мы рассматривали бы так называемую, нелинейную или криволинейную корреляцию риунок 5, д.

Таким образом, визуальный анализ корреляционного поля помогает выявить не только наличия статистической зависимости линейную или нелинейную между исследуемыми признаками, но и ее тесноту и форму. Корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами. Коэффициенты корреляции является общепринятой в математической статистике характеристикой связи между двумя случайными величинами. Линейная связь между переменными X i и X j оценивается коэффициентом корреляции:.

Только при совместной нормальной распределенности исследуемых случайных величин X i и X j коэффициент корреляции имеет определенный смысл связи между переменными. В противном случае коэффициент корреляции может только косвенно характеризовать курсовая работа корреляционный анализ связь[5]. В качестве оценки генерального коэффициента корреляции р используется коэффициент корреляции r Браве-Пирсона.

Для его определения принимается предположение о двумерном нормальном распределении генеральной совокупности, из которой получены экспериментальные данные. Это предположение может быть проверено с помощью соответствующих критериев значимости. Следует отметить, что если по отдельности одномерные эмпирические распределения значений x i и y i согласуются с нормальным распределением, то из курсовая работа корреляционный анализ еще не следует, что двумерное распределение будет нормальным.

Для такого заключения необходимо еще проверить предположение о линейности связи между случайными величинами Х и Y. Строго говоря, для вычисления коэффициента корреляции достаточно только принять предположение о линейности связи между случайными величинами, и вычисленный коэффициент корреляции будет мерой этой линейной связи.

Коэффициент корреляции Браве—Пирсона относится к параметрическим коэффициентам и для практических расчетов вычисляется по формуле:. Из формулы видно, что для вычисления необходимо найти средние значения признаков Х и Y, а также отклонения каждого статистического данного от его среднего. Зная эти значения, находятся суммы. Еслито можно говорить о том, что между признаками наблюдается достоверная взаимосвязь. Еслито между признаками наблюдается недостоверная корреляционная взаимосвязь[2].

Пример 1. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Исследователя интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Найти сумму этих произведений. Средняя гармоническая простая обратная средней арифметической из обратных значений признака. Средняя гармоническая простая применяется для расчета средней трудоемкости и средней производительности труда. Средняя гармоническая взвешенная применятся, когда статистическая информация не содержит частой по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение, и когда имеются данные об индивидуальных значениях признака и общем объеме совокупности, но неизвестны частоты.

Средняя квадратическая простая применяется для расчета среднего диаметра стволов деревьев, клубней, труб и т. Средняя квадратическая простая определяется путем деления суммы квадратов отдельных значений признаков на их число и извлечение из полученного частного квадратного корня.

Корреляционный анализ в статистических расчетах

Средняя квадратическая взвешенная применяется в том случае, если будет курсовая работа корреляционный анализ повторения признака. Средняя геометрическая простая применяется в тех случаях, когда индивидуальное значение признака представляет собой относительные величины динамики. Вычисляется путем извлечения корня степени n из произведений отдельных значений признака. Модой называется наиболее часто встречающаяся величинв признака. Определение моды зависит от того, в каком ряду представлен вальрирующий признак, если вальрирующий признак представлен в в идее дискретного ряда распределения, то для определения моды не требуется никаких вычислений.

В таком ряду модой будет то значение признака, которое обладает наибольшей частотой. Медианой называется варианта, расположенная в середине вариационного ряда. Если ряд распределения дискретный и имеет нечетное число членов, то медианой будет варианта, находящаяся в середине упорядоченного ряда.

А если упорядоченный ряд состоит из четного числа членов, то медианой будет средняя арифметическая двух вариант, расположенных в середине ряда. Медиану для интервального вариационного ряда рассчитывают: где Ме - медиана; НМе - нижняя граница медианного интервала; Ме - размах медианного интервала разность между его верхней и нижней границей ; Ме - частота медианного интервала; Ме-1 - сумма частот интервалов, предшествующих медианному.

Показатели вариаций- отклонение индивидуальных показателей от средней величины. Существуют следующие показатели вариаций:. курсовая работа корреляционный анализ

В условиях рынка предприятие является главным объектом хозяйствования, независимым товаропроизводителем, экономическое пространство для которого практически неограниченно, но всецело зависит от умения работать безубыточно, адаптируясь к условиям изменяющейся экономической среды. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Корреляционные поля и цель их построения.

Размах вариации или лимит изменчивости. Среднее линейное отклонение. Среднее квадратическое отклонение. Коэффициент вариации Размах вариации- разность между наибольшим и наименьшим значением вальрирующего признака. Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

Среднее линейное отклонение- сумма отклонений каждой варианты от своей средней арифметической без учета знака, деленная на число вариант. Существует простое и взвешенное. Среднее линейное отклонение дает лишь приближенную характеристику вариации. Дисперсия- среднее арифметическое квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Для расчета простой дисперсии находят отклонения каждой варианты от средней, затем отклонения возводят в квадрат, курсовая работа корреляционный анализ и делят на число вариант.

Простая дисперсия: Взвешенная: Среднее квадратическое отклонение- корень квадратный из дисперсии. Среднее квадратическое отклонение обладает большей степенью точности и находит применение при любом анализе статистических совокупностей.

Курсовая работа корреляционный анализ 5342

Чем меньше значение дисперсии и среднего квадратического отклонения, тем однороднее совокупность и тем более типичней будет средняя величина. Коэффициент вариаций- относительная мера изменчивости признака. Чем больше коэффициент вариации, курсовая работа корреляционный анализ больше разброс значений признака вокруг средней, тем менее однородней совокупность по своему составу.

Анализ рядов динамики Ряд динамики, хронологический ряд, динамический ряд, временной ряд - это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает, следовательно, два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда. Ряды динамики различаются по следующим признакам. По времени - моментные и интервальные ряды.

Интервальный ряд динамики - последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным периодам и т. Если же уровень ряда курсовая работа корреляционный анализ фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики.

Примерами моментных рядов могут быть последовательности показателей численности населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т.

По форме представления уровней - ряды абсолютных, относительных и средних величин табл. По расстоянию между датами или интервалам времени выделяют полные и неполные хронологические ряды. Полные ряды динамики имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики. Неполные - когда принцип равных интервалов не соблюдается. Чтобы о развитии явления можно было получить представление при помощи числовых уровней, при составлении ряда динамики должны приводиться в сопоставительный вид.

Курсовая работа: Корреляционный анализ

Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета. Сопоставимость по курсовая означает, что данные по странам и регионам, границы которых изменились, должны быть пересчитаны в старых пределах. Сопоставимость по кругу охватываемых объектов означает сравнение совокупностей с анализ числом элементов.

Территориальная и объемная сопоставимость обеспечивается смыканием рядов динамики, при этом либо абсолютные уровни заменяются относительными, либо делается пересчет в условные абсолютные уровни.

Числовые уровни рядов динамики должны быть упорядоченными во времени. Не допускается анализ рядов с пропусками отдельных уровней, если же такие пропуски неизбежны, корреляционный их восполняют работа медсестры в цсо реферат расчетными значениями.

Показатели анализа рядов динамики При изучении явления во времени перед исследователем встает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики. Решается она путем построения соответствующих показателей. Для характеристики анализ изменения во времени такими показателями будут: абсолютный прирост темпы роста, темпы прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Если же сравнение производится с предыдущим периодом или моментом времени, то говорят о цепных показателях.

Рассмотрим пример. Имеются данные об объемах и динамике продаж акций на 15 крупнейших биржах Работа за пять месяцев г. Система средних показателей динамики включает: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста. Средний уровень ряда - это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности.

Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню. Средний абсолютный прирост рассчитывается по формулам в зависимости от способа нумерации интервалов моментов.

Средний темп роста: где - средний коэффициент роста, рассчитанный. Индексный анализ Индекс - это относительная величина, показывающая во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях, отличается от уровня того же явления в других условиях. Статистический индекс - это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, курсовая работа корреляционный анализ, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

Основой индексного метода при определении изменений в производстве и обращении товаров является переход от натурально-вещественной формы выражения товарных масс к стоимостным денежным измерителям.

Именно посредством денежного выражения стоимости отдельных товаров устраняется их несравнимость и достигается единство. Их разновидностью являются групповые индексы.

Для удобства восприятия индексов в теории статистики разработана символика:- количество единиц какого-либо вида продукции;- цена единицы какого-либо вида продукции;себестоимость единицы какого-либо вида продукции;- трудоемкость единицы какого-либо вида продукции Индексный анализ. Индексы постоянного, переменного состава, структурных сдвигов Статистическая наука имеет в своем арсенале метод, позволяющий соизмерить показатели какого-либо явления во времени и пространстве и сравнивать фактические данные с любым эталоном, в качестве которого может быть план, прогноз или какой-либо норматив.

Корреляционный анализ Понятие корреляционных связей, их классификация. Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты корреляции, их виды, свойства и проверка значимости. Расчет факторным экспериментом влияние давления, жирности и кислотности на качество продукции.

Определение коэффициентов корреляции и оценка адекватности регрессионной модели.

  • Дисперсия- среднее арифметическое квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней.
  • Проведение корреляционно-регрессионного анализа в зависимости выплаты труда от производительности труда.
  • Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных.
  • Чем ближе р к , тем уже эллипс и тем теснее экспериментальные значения группируются около прямой линии.
  • Цель статистики в экономике - это возможность правильно выбрать решения в условиях неопределенности сложившейся ситуации, умение спрогнозировать и предугадать социально-экономические явления, сделать правильные выводы и внести свой вклад в развитие экономической жизни.
  • Посмотреть все курсовые работы.

Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных. Однофакторный регрессионно-корреляционный анализ экономической модели. Пакет программ Майкрософт, как эффективное средство эконометрического анализа. Корреляционный и регрессионный анализ.

Курсовая работа корреляционный анализ 518613

Расчет коэффициента эластичности и показателей корреляции и детерминации. Решение задач по эконометрике.

Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. В настоящее время ведется работа по совершенствованию статистической методологии и завершению перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учёта и статистике в соответствии с требованиями развития рыночной экономики. В статистике под индексом понимается относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве, или сравнение фактических данных с любым эталоном.

Уравнения регрессии. В зависимости от абсолютного значения коэффициента корреляции корреляционные связи между признаками по силе делятся следующим образом:. Однако это не означает отсутствия каких-то других например, нелинейных связей между параметрами. В первых двух случаях имеет место функциональная зависимость: зная значение одного параметра, можно однозначно указать значение другого параметра.

Далее, необходимо отдельно найти значения четырёх сумм, подставить полученные значения в уравнения 1 и 2 и выразить коэффициенты. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. Задачи которые решает корреляционный анализ. Определение формы связи - установление математической формы, в которой выражается связь. Измерение тесноты, то есть курсовая работа корреляционный анализ связи между признаками с целью установления степени влияния данного фактора на результат.

Функциональные и корреляционные зависимости. Сущность корреляционной связи. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками и измерение степени ее тесноты. Построение корреляционной таблицы. Уравнение регрессии и способы его расчета. Показатели тесноты связи. Смысл коэффициентов регрессии и эластичности. Выявление наличия или отсутствия корреляционной связи между изучаемыми признаками. Расчет цепных абсолютных приростов, темпов роста абсолютного числа зарегистрированных преступлений.

Обработка и анализ статистической информации. Выборочная теория; интервальные оценки и графическое представление параметров распределения. Точечные оценки характеристик положения и мер изменчивости. Корреляционная зависимость; уравнение регрессии. Особенности нахождения связи курсовая работа корреляционный анализ величинами функциями.

Расчет корреляционных зависимостей в Microsoft Excel

Понятие, сущность, свойства и характерные особенности дифференциальных уравнений, а также анализ их разрешимости. Характеристика и методика решения задачи Дидоны, ее графическое изображение. Теоретико-множественная и геометрическая форма определения графов. Матрица смежностей вершин неориентированного и ориентированного графа. Элементы матрицы и их сумма.

Свойства матрицы инцидентности и зависимость между. Подмножество столбцов.

Доклад нетрадиционные способы рисованияМеждународное воздушное право контрольная работа
Темы дипломных работ по изодеятельности в доуКалибровка манометров курсовая работа

Понятие комплекса случайных величин, закона их распределения и вероятностной зависимости. Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, момент, дисперсия и корреляционный момент. Показатель интенсивности связи между переменными.

Понятие и примеры шкалы отношений. Что такое стратифицированная или расслоенная выборка. Определение медианы и мощности критерия.

Курсовая работа корреляционный анализ 562

DEFAULT2 comments