🗊Презентация Корреляционный анализ

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Корреляционный анализ, слайд №1Корреляционный анализ, слайд №2Корреляционный анализ, слайд №3Корреляционный анализ, слайд №4Корреляционный анализ, слайд №5Корреляционный анализ, слайд №6Корреляционный анализ, слайд №7Корреляционный анализ, слайд №8Корреляционный анализ, слайд №9Корреляционный анализ, слайд №10Корреляционный анализ, слайд №11Корреляционный анализ, слайд №12
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Корреляционный анализ. Доклад-сообщение содержит 12 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


1. Корреляционный анализ Интервальные оценки коэффициента корреляции -более адекватно отражают реальное положение вещей. -необходимо знать закон распределения значений коэффициента корреляции. При нормальном распределении
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Интервальные оценки коэффициента корреляции -более адекватно отражают реальное положение вещей. -необходимо знать закон распределения значений коэффициента корреляции. При нормальном распределении

Слайд 2


1. Корреляционный анализ Интервальная оценка и – параметр функции Лапласа при заданной доверительной вероятности  При малом числе п и значениях близких к 1 весьма грубо отражает реальность. при  = 0: t-распределение Стьюдента с п –2 степенями свободы
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Интервальная оценка и – параметр функции Лапласа при заданной доверительной вероятности  При малом числе п и значениях близких к 1 весьма грубо отражает реальность. при  = 0: t-распределение Стьюдента с п –2 степенями свободы

Слайд 3


1. Корреляционный анализ Приближение интервальной оценки: Достоинства, недостатки.
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Приближение интервальной оценки: Достоинства, недостатки.

Слайд 4


1. Корреляционный анализ z-функция Фишера r = th(z), ->> Распределение z не зависит от значений  и п, при п > 10 быстро сходится к нормальному закону с параметрами
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ z-функция Фишера r = th(z), ->> Распределение z не зависит от значений  и п, при п > 10 быстро сходится к нормальному закону с параметрами

Слайд 5


1. Корреляционный анализ Доверительный интервал [z1, z2] для математического ожидания М(z) истинное значение коэффициента корреляции  с доверительной вероятностью  = 1– q заключено в пределах Варианты упрощения без смещения.
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Доверительный интервал [z1, z2] для математического ожидания М(z) истинное значение коэффициента корреляции  с доверительной вероятностью  = 1– q заключено в пределах Варианты упрощения без смещения.

Слайд 6


1. Корреляционный анализ Значимость статистической связи -сводится к проверке статистической значимости коэффициента корреляции. Общий случай: проверяется нулевая гипотеза с какой либо альтернативной, например F-тест Фишера: общий разброс разлагается на объясненную и не объясненную составляющие y2 = k2 + e2. Переход к дисперсиям.
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Значимость статистической связи -сводится к проверке статистической значимости коэффициента корреляции. Общий случай: проверяется нулевая гипотеза с какой либо альтернативной, например F-тест Фишера: общий разброс разлагается на объясненную и не объясненную составляющие y2 = k2 + e2. Переход к дисперсиям.

Слайд 7


1. Корреляционный анализ F-статистика: р = n - 1– число объясняющих переменных (для парной регрессии 1); m = n - k – число наблюдений без количества оцениваемых коэффициентов (для парной регрессии n – 2). - нулевая гипотеза отвергается, R2 значимо
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ F-статистика: р = n - 1– число объясняющих переменных (для парной регрессии 1); m = n - k – число наблюдений без количества оцениваемых коэффициентов (для парной регрессии n – 2). - нулевая гипотеза отвергается, R2 значимо

Слайд 8


1. Корреляционный анализ Значимость парного выборочного коэффициента корреляции p = 1, m = n - 2: р = 1, то F = t2: если , нулевая гипотеза H0 : r = 0 принимается с доверительной вероятностью .
Описание слайда:
1. Корреляционный анализ Значимость парного выборочного коэффициента корреляции p = 1, m = n - 2: р = 1, то F = t2: если , нулевая гипотеза H0 : r = 0 принимается с доверительной вероятностью .

Слайд 9


2. Дисперсионный анализ -значимость влияния факторов; -выбор наиболее важных факторов; оценка их влияния. Основная идея: -разложение общей дисперсии случайной величины на независимые случайные характеризующие слагаемые, -сравнение этих дисперсий для оценки существенности влияния факторов на исследуемую величину. Виды дисперсионного анализа.
Описание слайда:
2. Дисперсионный анализ -значимость влияния факторов; -выбор наиболее важных факторов; оценка их влияния. Основная идея: -разложение общей дисперсии случайной величины на независимые случайные характеризующие слагаемые, -сравнение этих дисперсий для оценки существенности влияния факторов на исследуемую величину. Виды дисперсионного анализа.

Слайд 10


2. Дисперсионный анализ Однофакторный дисперсионный анализ -на результаты эксперимента действует только один фактор. Отслеживают процесс в m серий по n элементов в каждой:
Описание слайда:
2. Дисперсионный анализ Однофакторный дисперсионный анализ -на результаты эксперимента действует только один фактор. Отслеживают процесс в m серий по n элементов в каждой:

Слайд 11


2. Дисперсионный анализ Проверим гипотезу о равенстве средних i в серии с нулевой гипотезой сравнением внутрисерийных и общей дисперсий по F-критерию. расхождение незначительно, то нулевая гипотеза принимается. расхождение значительно, значит значительно действие исследуемого фактора.
Описание слайда:
2. Дисперсионный анализ Проверим гипотезу о равенстве средних i в серии с нулевой гипотезой сравнением внутрисерийных и общей дисперсий по F-критерию. расхождение незначительно, то нулевая гипотеза принимается. расхождение значительно, значит значительно действие исследуемого фактора.

Слайд 12


2. Дисперсионный анализ Для этого: Найдем сумму квадратов отклонений всех элементов от общего среднего Q; Разложим эту величину на девиаты: сумму квадратов отклонений между сериями (Q1 - рассеиванием по факторам ) и сумму квадратов отклонений внутри серии (Q2 - остаточное рассеивание ): Q = Q1 + Q2 Сила проявления влияния факторов: если F < Fq - гипотеза об отсутствии достаточно сильного влияния фактора принимается
Описание слайда:
2. Дисперсионный анализ Для этого: Найдем сумму квадратов отклонений всех элементов от общего среднего Q; Разложим эту величину на девиаты: сумму квадратов отклонений между сериями (Q1 - рассеиванием по факторам ) и сумму квадратов отклонений внутри серии (Q2 - остаточное рассеивание ): Q = Q1 + Q2 Сила проявления влияния факторов: если F < Fq - гипотеза об отсутствии достаточно сильного влияния фактора принимается

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию