Корреляционный и регрессионный анализ - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №1

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №2

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №3

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №4

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №5

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №6

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №7

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №8

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №9

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №10

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №11

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №12

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №13

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №14

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №15

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №16

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №17

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №18

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №19

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №20

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №21

Корреляционный и регрессионный анализ, слайд №22

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Корреляционный и регрессионный анализ. Доклад-сообщение содержит 22 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

Описание слайда:

Корреляционный и регрессионный анализ

Слайд 2

Описание слайда:

Жорж Кювье, XYIII в., «Закон корреляции». Фрэнсис Гальтон, конце XIX в., понятие «корреляция» в статистике, «corelation» (соответствие).

Слайд 3

Описание слайда:

Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками: функциональную и статистическую.

Слайд 4

Описание слайда:

Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения других (другой), и эти другие величины принимают некоторые значения с определенными вероятностями. Функциональной называют зависимость, в которой значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. В общем виде y = f(x), где y – зависимая переменная, или функция от независимой переменной x

Слайд 5

Описание слайда:

Примеры функциональной зависимости

Слайд 6

Описание слайда:

Корреляционная зависимость, характеризующая взаимосвязь значений одних случайных величин со средним значением других, хотя в каждом отдельном случае любая взаимосвязанная величина может принимать различные значения. Если же у взаимосвязанных величин вариацию имеет только одна переменная, а другая является детерминированной (т.е. строго определенной), то такую связь называют не корреляционной, а регрессионной.

Слайд 7

Описание слайда:

Задачи корреляционного анализа: 1) измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной; 2) измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой. Вторая задача специфична для статистических связей (корреляционный анализ), а первая разработана для функциональных связей и является общей (корреляционный и регрессионный анализ).

Слайд 8

Описание слайда:

Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей, например коэффициент корреляции. Корреляционная связь между признаками может быть линейной и нелинейной, положительной и отрицательной.

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Регрессионный анализ Задачей регрессионного анализа является нахождение функциональной зависимости между зависимой у и независимой х переменными y = f(x), которую называют регрессией (или функцией регрессии). График функции называют линией или кривой регрессии. Hа практике x задается, а y - это наблюдение какой-либо величины на опыте, в эксперименте.

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

Задачи линейного регрессионного анализа: Оценка параметров линейной модели. Оценка адекватности линейной модели (или тесноты линейной связи между переменными).

Слайд 13

Описание слайда:

(Простой) линейный регрессионный анализ

Слайд 14

Описание слайда:

Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом.

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

Слайд 19

Описание слайда:

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости (адекватности) служит коэффициент корреляции r: Коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь.