Статистика интернет. Решение Построим дискретный вариационный ряд. Для этого отсортируем ряд по возрастанию и подсчитаем количество повторения для каждого элемента ряда

• Название: Решение Построим дискретный вариационный ряд. Для этого отсортируем ряд по возрастанию и подсчитаем количество повторения для каждого элемента ряда
• Дата: 11.02.2020
• Размер: 1.16 Mb.
• Имя файла: Статистика интернет.doc
• Тип: Документы; #108086
• страница: 15 из 22

1.1. Коэффициент корреляции.
Ковариация.

Рассчитываем показатель тесноты связи. Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле:

Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1.
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < r_xy < 0.3: слабая;
0.3 < r_xy < 0.5: умеренная;
0.5 < r_xy < 0.7: заметная;
0.7 < r_xy < 0.9: высокая;
0.9 < r_xy < 1: весьма высокая;
В нашем примере связь между признаком Y и фактором X весьма высокая и прямая.
Кроме того, коэффициент линейной парной корреляции может быть определен через коэффициент регрессии b:

2.1. Значимость коэффициента корреляции.
Выдвигаем гипотезы:
H₀: r_xy = 0, нет линейной взаимосвязи между переменными;
H₁: r_xy ≠ 0, есть линейная взаимосвязь между переменными;
Для того чтобы при уровне значимости α проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента корреляции нормальной двумерной случайной величины при конкурирующей гипотезе H₁ ≠ 0, надо вычислить наблюдаемое значение критерия (величина случайной ошибки)

и по таблице критических точек распределения Стьюдента, по заданному уровню значимости α и числу степеней свободы k = n - 2 найти критическую точку t_крит двусторонней критической области. Если t_набл < t_крит оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Если |t_набл| > t_крит — нулевую гипотезу отвергают.