Статистический анализ связи: примеры практических ситуаций, в которых целесообразно применение такого анализа; назначение и методика статистического анализа связи; статистические оценки силы связи для различных типов данных
Заказать уникальный реферат- 88 страниц
- 2 + 2 источника
- Добавлена 20.04.2021
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Ниже приведены формулы для расчета коэффициенты корреляции для различных типов данных, представленных в таблице.Данные числовой природы (закон распределения – нормальный) считают коэффициент корреляции К. Пирсона в соответствии со следующей формулой,где , - эмпирические значения исследуемых переменных,и- средние эмпирические значения исследуемых переменных, n – число пар наблюдений, i – номер пары наблюдений.Данные нечисловой природы (закон распределения отличен от нормального) считают коэффициент корреляции Ч. Спирмена в соответствии со следующей формулой,di – разность рангов в паре элементов из двух выборок, n – число пар наблюдений, i – номер пары наблюдений.Следует отметить, что при любом подходе к оценке коэффициента корреляции, значение коэффициента, близкое к единице свидетельствует о сильной положительной корреляционной статической связи или функциональной связи, близкое к -1 свидетельствует о сильной отрицательной корреляционной статической связи или функциональной связи, абсолютное значение коэффициента, превышающее 0,5, но значимо меньшее единицы указывает на отсутствие функциональной и на присутствие статистической корреляционной связи, значение, незначимо отличающееся от нуля, указывает на независимость случайных величин.ЗаключениеВ настоящей работе рассмотрены наиболее важные аспекты определения статистической связи между случайными величинами. В частности, проведен анализ используемых методов в разрезе исходных предпосылок (предположения о законе распределения, шкале эмпирических данных). Приведены примеры ситуаций в рамках гуманитарных и технических наук. Рассмотренные литературные источники полностью охватывают наиболее важные аспекты корреляционного статистического анализа связи. В частности, учебник А.И. Орлова содержит наиболее важные ответы на следующие, имеющие большое значение для исследователей, применяющих инструменты анализа связи, вопросы:- в отношении каких данных следует применять те или иные подходы к оценке выборочного коэффициента корреляции?- насколько применима модель анализа связи в предполодении о нормальности распределения эмпирических значений?Список литературы:1. Гмурман В.Е., Теория вероятностей и математическая статистика, Москва, 20032. Орлов А.И., Прикладная статистика, Москва, 2003
2. Орлов А.И., Прикладная статистика, Москва, 2003
Вопрос-ответ:
Для чего применяется статистический анализ связи?
Статистический анализ связи применяется для изучения связи между двумя переменными. Он позволяет определить, насколько сильно и в каком направлении две величины связаны друг с другом.
Какая методика используется для статистического анализа связи?
Для статистического анализа связи чаще всего используется метод корреляции. Самым распространенным коэффициентом корреляции является коэффициент Пирсона, который можно рассчитать по формуле, предложенной в статье.
Какие данные пригодны для статистического анализа связи?
Статистический анализ связи применим к данным числовой природы, для которых считается, что они распределены нормально. Такие данные позволяют использовать коэффициент корреляции Пирсона для определения силы связи.
Как можно оценить силу связи между переменными?
Для оценки силы связи между переменными используются статистические меры, такие как коэффициент корреляции. Он может принимать значения от -1 до 1, где 1 указывает на положительную сильную связь, -1 указывает на отрицательную сильную связь, а значения близкие к 0 указывают на отсутствие связи.
Как рассчитать коэффициент корреляции Пирсона для данных?
Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывается по формуле, которая приведена в статье. Для этого необходимо знать значения исследуемых переменных и провести расчеты с использованием данной формулы.
Зачем нужен статистический анализ связи?
Статистический анализ связи используется для определения силы и направления связи между двумя или более переменными. Эта информация позволяет нам лучше понимать взаимодействие между переменными и выявить возможные зависимости.
Какие примеры практических ситуаций, где целесообразно применение статистического анализа связи?
Примеры практических ситуаций, где целесообразно применение статистического анализа связи, включают исследование зависимости между уровнем образования и заработной платы, изучение связи между потреблением кофе и риском развития сердечно-сосудистых заболеваний, анализ взаимосвязи между временем проведения занятий и успеваемостью студентов и т. д. Все эти ситуации требуют статистического анализа, чтобы выявить наличие или отсутствие связи между переменными и оценить ее силу.
Какие методики существуют для статистического анализа связи?
Для статистического анализа связи применяются различные методики, включая коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент корреляции Спирмена и коэффициент корреляции Кендалла. Каждая из этих методик имеет свои особенности и применяется в зависимости от типа данных и уровня измерения. Например, коэффициент корреляции Пирсона используется для оценки линейной связи между двумя непрерывными переменными, а коэффициент корреляции Спирмена применяется для оценки монотонной связи, когда данные измерены на ранговой шкале.