🗊Презентация Элементы корреляционного и регрессионного анализа

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №1Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №2Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №3Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №4Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №5Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №6Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №7Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №8Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №9Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №10Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №11Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №12Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №13Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №14Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №15Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №16Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №17Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №18Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №19

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Элементы корреляционного и регрессионного анализа. Доклад-сообщение содержит 19 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





Элементы корреляционного и регрессионного анализа
Исследование взаимосвязи признаков
Понятие корреляции
Описание слайда:
Элементы корреляционного и регрессионного анализа Исследование взаимосвязи признаков Понятие корреляции

Слайд 2





Корреляция (корреляционная связь )– это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.
Корреляция (корреляционная связь )– это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.
Если при  изменении одной величины изменяется другая, то между показателями этих величин будет наблюдаться корреляция.
Описание слайда:
Корреляция (корреляционная связь )– это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого. Корреляция (корреляционная связь )– это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого. Если при изменении одной величины изменяется другая, то между показателями этих величин будет наблюдаться корреляция.

Слайд 3






Корреляция является отрицательной, 
если с увеличением переменной X переменная Y имеет в среднем тенденцию к уменьшению.
Описание слайда:
Корреляция является отрицательной, если с увеличением переменной X переменная Y имеет в среднем тенденцию к уменьшению.

Слайд 4






Корреляция является положительной, если увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной (чем выше личностная тревожность, тем выше риск заболеть язвой желудка).
Описание слайда:
Корреляция является положительной, если увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной (чем выше личностная тревожность, тем выше риск заболеть язвой желудка).

Слайд 5






Корреляция, при которой отсутствуют связи между переменными, является нулевой (связь между ростом учеников и их успеваемостью). 
Корреляции также могут быть линейными и нелинейными. Если с увеличением или уменьшением одной переменной вторая переменная в среднем также либо растет, либо убывает, то связь линейна.
Описание слайда:
Корреляция, при которой отсутствуют связи между переменными, является нулевой (связь между ростом учеников и их успеваемостью). Корреляции также могут быть линейными и нелинейными. Если с увеличением или уменьшением одной переменной вторая переменная в среднем также либо растет, либо убывает, то связь линейна.

Слайд 6





Наглядное представление о характере корреляционной связи дает диаграмма рассеивания.
Наглядное представление о характере корреляционной связи дает диаграмма рассеивания.
Диаграмма рассеивания (точечная диаграмма) используется для наглядного отображения совместного распределения двух переменных.
 Она позволяет визуально оценить степень связи между изучаемыми признаками.
Описание слайда:
Наглядное представление о характере корреляционной связи дает диаграмма рассеивания. Наглядное представление о характере корреляционной связи дает диаграмма рассеивания. Диаграмма рассеивания (точечная диаграмма) используется для наглядного отображения совместного распределения двух переменных. Она позволяет визуально оценить степень связи между изучаемыми признаками.

Слайд 7





Если эллипс минимальной площади, охватывающий все точки на диаграмме, имеет достаточно вытянутую форму, это свидетельствует о наличии связи между случайными величинами Х, У.  
Если эллипс минимальной площади, охватывающий все точки на диаграмме, имеет достаточно вытянутую форму, это свидетельствует о наличии связи между случайными величинами Х, У.  
Чем более вытянутая форма у эллипса, тем более выражена связь между признаками. 
 Если большая диагональ эллипса образует с осью абсцисс острый угол, то связь прямая; 
если же угол между большей осью эллипса и осью абсцисс тупой, тогда связь между признаками обратная, т.е. чем больше значение признака Х, тем меньше значение признака У.
Описание слайда:
Если эллипс минимальной площади, охватывающий все точки на диаграмме, имеет достаточно вытянутую форму, это свидетельствует о наличии связи между случайными величинами Х, У. Если эллипс минимальной площади, охватывающий все точки на диаграмме, имеет достаточно вытянутую форму, это свидетельствует о наличии связи между случайными величинами Х, У. Чем более вытянутая форма у эллипса, тем более выражена связь между признаками. Если большая диагональ эллипса образует с осью абсцисс острый угол, то связь прямая; если же угол между большей осью эллипса и осью абсцисс тупой, тогда связь между признаками обратная, т.е. чем больше значение признака Х, тем меньше значение признака У.

Слайд 8


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №8
Описание слайда:

Слайд 9


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №9
Описание слайда:

Слайд 10


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №10
Описание слайда:

Слайд 11


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №11
Описание слайда:

Слайд 12


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №12
Описание слайда:

Слайд 13


Элементы корреляционного и регрессионного анализа, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14





В качестве числовой характеристики вероятностной связи величин используются коэффициенты корреляции.
В качестве числовой характеристики вероятностной связи величин используются коэффициенты корреляции.
Степень, сила или теснота корреляционной связи определяются по величине коэффициента корреляции.
Значения коэффициента могут находиться в диапазоне от – 1 до + 1. 
Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.
Показателем направления связи является знак коэффициента корреляции.
Описание слайда:
В качестве числовой характеристики вероятностной связи величин используются коэффициенты корреляции. В качестве числовой характеристики вероятностной связи величин используются коэффициенты корреляции. Степень, сила или теснота корреляционной связи определяются по величине коэффициента корреляции. Значения коэффициента могут находиться в диапазоне от – 1 до + 1. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Показателем направления связи является знак коэффициента корреляции.

Слайд 15





Общая классификация корреляционных связей:
1) сильная, или тесная	-   r ≥  0,7;
2) средняя	     -              0,5≤ r <0,7 ;
3) умеренная	     -	            0,3≤ r <0,5 ;
4) слабая		     -	            0,2≤ r <0,3 ;
5) очень слабая			 r < 0,2.
Описание слайда:
Общая классификация корреляционных связей: 1) сильная, или тесная - r ≥ 0,7; 2) средняя - 0,5≤ r <0,7 ; 3) умеренная - 0,3≤ r <0,5 ; 4) слабая - 0,2≤ r <0,3 ; 5) очень слабая r < 0,2.

Слайд 16





Частная классификация корреляционных связей:
1) высокая значимая корреляция  - при r, уровню статистической       значимости P ≤ 0,01;
2) значимая корреляция - при r, соответствующем уровню статистической значимости P ≤ 0,05 ;
3) тенденция достоверной связи - при r , соответствующем уровню статистической значимости P ≤ 0,10 ;
4) незначимая корреляция	- при r, не достигающем уровня статистической значимости.
Описание слайда:
Частная классификация корреляционных связей: 1) высокая значимая корреляция - при r, уровню статистической значимости P ≤ 0,01; 2) значимая корреляция - при r, соответствующем уровню статистической значимости P ≤ 0,05 ; 3) тенденция достоверной связи - при r , соответствующем уровню статистической значимости P ≤ 0,10 ; 4) незначимая корреляция - при r, не достигающем уровня статистической значимости.

Слайд 17





Коэффициент корреляции rxy-Пирсона характеризует наличие только линейной связи между признаками.
Коэффициент корреляции rxy-Пирсона характеризует наличие только линейной связи между признаками.
Формула для подсчета коэффициента корреляции Пирсона:
где  xi - значения, принимаемые переменной X, 
yi  - значения, принимаемые переменной У;
n – объем выборок.
Описание слайда:
Коэффициент корреляции rxy-Пирсона характеризует наличие только линейной связи между признаками. Коэффициент корреляции rxy-Пирсона характеризует наличие только линейной связи между признаками. Формула для подсчета коэффициента корреляции Пирсона: где xi - значения, принимаемые переменной X, yi - значения, принимаемые переменной У; n – объем выборок.

Слайд 18





Условия применения коэффициента корреляции Пирсона:
1. Сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений.
2. Распределения переменных X и У должны быть близки к нормальному.
3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и У должно быть одинаковым.
4.  Таблицы уровней значимости для коэффициента корреляции Пирсона (таблица 20 Приложения) рассчитаны от п = 5 до п = 1000.
Описание слайда:
Условия применения коэффициента корреляции Пирсона: 1. Сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений. 2. Распределения переменных X и У должны быть близки к нормальному. 3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и У должно быть одинаковым. 4. Таблицы уровней значимости для коэффициента корреляции Пирсона (таблица 20 Приложения) рассчитаны от п = 5 до п = 1000.

Слайд 19





5. Оценка уровня значимости по таблицам осуществляется при числе степеней свободы k = n - 2 .
5. Оценка уровня значимости по таблицам осуществляется при числе степеней свободы k = n - 2 .
6. При расчете коэффициента корреляции нельзя произвольно переставлять элементы в коррелируемых столбцах.
Описание слайда:
5. Оценка уровня значимости по таблицам осуществляется при числе степеней свободы k = n - 2 . 5. Оценка уровня значимости по таблицам осуществляется при числе степеней свободы k = n - 2 . 6. При расчете коэффициента корреляции нельзя произвольно переставлять элементы в коррелируемых столбцах.



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию