🗊Презентация Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №1Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №2Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №3Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №4Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №5Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №6Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №7Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №8Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №9Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №10Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №11Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №12Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №13Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №14Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №15Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №16Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №17Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №18Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №19Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №20Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №21Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №22Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №23Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №24Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №25Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №26Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №27Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №28Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №29Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №30Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №31Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №32Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №33Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №34Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №35Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №36Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №37
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія. Доклад-сообщение содержит 37 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


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія Поняття кореляційного зв’язку. Кореляційний і регресійний аналіз. Параметричний кореляційний аналіз. Непараметричний кореляційний аналіз. Регресійний аналіз. Лінійна регресія.
Описание слайда:
Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія Поняття кореляційного зв’язку. Кореляційний і регресійний аналіз. Параметричний кореляційний аналіз. Непараметричний кореляційний аналіз. Регресійний аналіз. Лінійна регресія.

Слайд 2


1. Поняття регресійного аналізу. Функціональний зв’язок – вид зв’язку, коли конкретному значенню одного показника відповідає єдине значення іншого показника Кореляційний зв’язок – вид зв’язку, коли конкретному значенню одного показника відповідає деякий діапазон значень іншого показника.
Описание слайда:
1. Поняття регресійного аналізу. Функціональний зв’язок – вид зв’язку, коли конкретному значенню одного показника відповідає єдине значення іншого показника Кореляційний зв’язок – вид зв’язку, коли конкретному значенню одного показника відповідає деякий діапазон значень іншого показника.

Слайд 3


Кореляційний аналіз Кореляційний аналіз – це сукупність статистичних прийомів, за допомогою яких досліджується зв’язок між ознаками
Описание слайда:
Кореляційний аналіз Кореляційний аналіз – це сукупність статистичних прийомів, за допомогою яких досліджується зв’язок між ознаками

Слайд 4


Коефіцієнт кореляції Пірсона Коефіцієнт кореляції (вибірковий r, генеральний ρ) – показник, який показує силу і напрямок зв’язку між двома параметрами (наприклад, х і у) Коваріація – усереднена величина добутків відхилень кожної пари змінних від їх середніх; вказує, в якій мірі більшим (меншим) значенням хі відповідають більші (менші) значення уі.
Описание слайда:
Коефіцієнт кореляції Пірсона Коефіцієнт кореляції (вибірковий r, генеральний ρ) – показник, який показує силу і напрямок зв’язку між двома параметрами (наприклад, х і у) Коваріація – усереднена величина добутків відхилень кожної пари змінних від їх середніх; вказує, в якій мірі більшим (меншим) значенням хі відповідають більші (менші) значення уі.

Слайд 5


Напрямок і сила зв’язку: |r|>0.75 – сильний 0.5<|r|<0.75 - середній |r|<0.5 -слабкий
Описание слайда:
Напрямок і сила зв’язку: |r|>0.75 – сильний 0.5<|r|<0.75 - середній |r|<0.5 -слабкий

Слайд 6


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №6
Описание слайда:

Слайд 7


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №7
Описание слайда:

Слайд 8


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №8
Описание слайда:

Слайд 9


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №9
Описание слайда:

Слайд 10


Cтатистична похибка коефіцієнта кореляції та довірчий інтервал: Вибірковий коефіцієнт r характеризує генеральний параметр ρ зі статистичною похибкою: Статистична значущість коефіцієнта r: Н0: зв’язок між х і у відсутній, ρ=0 Перевіряють за критерієм Стьюдента:
Описание слайда:
Cтатистична похибка коефіцієнта кореляції та довірчий інтервал: Вибірковий коефіцієнт r характеризує генеральний параметр ρ зі статистичною похибкою: Статистична значущість коефіцієнта r: Н0: зв’язок між х і у відсутній, ρ=0 Перевіряють за критерієм Стьюдента:

Слайд 11


Коефіцієнт кореляції для малих вибірок: Для вибірок з n<30 вводять поправку: Критерій значущості z:
Описание слайда:
Коефіцієнт кореляції для малих вибірок: Для вибірок з n<30 вводять поправку: Критерій значущості z:

Слайд 12


Статистична значущість різниці коефіцієнтів кореляції Н0: вибірки взяті з одної генеральної сукупності або з генеральних сукупностей з однаковим типом зв’язку між показниками Для великих вибірок n>100: tтабл (α, n1+n2-4) При t<tтабл приймаємо Н0
Описание слайда:
Статистична значущість різниці коефіцієнтів кореляції Н0: вибірки взяті з одної генеральної сукупності або з генеральних сукупностей з однаковим типом зв’язку між показниками Для великих вибірок n>100: tтабл (α, n1+n2-4) При t<tтабл приймаємо Н0

Слайд 13


2. Непараметричний кореляційний аналіз (коефіцієнти кореляції рангів) Застосовують: без передбачення про характер розподілу Коефіцієнт кореляції рангів Спірмена: Rx, Ry – різниця між рангами спряжених значень ознак х і у (коли значення у вибірці співпадають, ранги усереднюються)
Описание слайда:
2. Непараметричний кореляційний аналіз (коефіцієнти кореляції рангів) Застосовують: без передбачення про характер розподілу Коефіцієнт кореляції рангів Спірмена: Rx, Ry – різниця між рангами спряжених значень ознак х і у (коли значення у вибірці співпадають, ранги усереднюються)

Слайд 14


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №15
Описание слайда:

Слайд 16


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №16
Описание слайда:

Слайд 17


Cила зв’язку: r2=0.25-0.75 – середній, r2<0.25 – слабкий, r2>0.75 - сильний
Описание слайда:
Cила зв’язку: r2=0.25-0.75 – середній, r2<0.25 – слабкий, r2>0.75 - сильний

Слайд 18


Зв’язок між якісними ознаками: таблиці 2х2; коефіцієнт асоціації Пірсона rA Маємо кореляційну таблицю даних: Тут а, b, c і d – кількість випадків
Описание слайда:
Зв’язок між якісними ознаками: таблиці 2х2; коефіцієнт асоціації Пірсона rA Маємо кореляційну таблицю даних: Тут а, b, c і d – кількість випадків

Слайд 19


Бісеріальний коефіцієнт кореляції rBS Використовують, коли одна ознака бінарна (наприклад, стать), а інша кількісна: Тут 1 і 2 – коди бінарної ознаки, Х1 – середня по кількісній ознаці, яка належить до 1 групи (код бінарної ознаки 1), Х2 – аналогічно для 2 групи, σ – стандартне відхилення кількісної ознаки
Описание слайда:
Бісеріальний коефіцієнт кореляції rBS Використовують, коли одна ознака бінарна (наприклад, стать), а інша кількісна: Тут 1 і 2 – коди бінарної ознаки, Х1 – середня по кількісній ознаці, яка належить до 1 групи (код бінарної ознаки 1), Х2 – аналогічно для 2 групи, σ – стандартне відхилення кількісної ознаки

Слайд 20


Регресійний аналіз Регресійний аналіз – це методи статистичного аналізу, які встановлюють як кількісно змінюється одна ознака при зміні іншої Регресійна залежність : y=f(x), де х – незалежна змінна, у – залежна змінна; коли маємо декілька незалежних змінних х1, х2, ... – проводять багатофакторний (множинний) регресійний аналіз Регресія – це зміна функції (у) при зміні одного чи декількох аргументів (х)
Описание слайда:
Регресійний аналіз Регресійний аналіз – це методи статистичного аналізу, які встановлюють як кількісно змінюється одна ознака при зміні іншої Регресійна залежність : y=f(x), де х – незалежна змінна, у – залежна змінна; коли маємо декілька незалежних змінних х1, х2, ... – проводять багатофакторний (множинний) регресійний аналіз Регресія – це зміна функції (у) при зміні одного чи декількох аргументів (х)

Слайд 21


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №21
Описание слайда:

Слайд 22


Лінійна регресія Рівняння зв’язку між х та у має вигляд: Тоді коефіцієнти а і b розраховують як:
Описание слайда:
Лінійна регресія Рівняння зв’язку між х та у має вигляд: Тоді коефіцієнти а і b розраховують як:

Слайд 23


Проведення регресійного аналізу (програма OriginPro 8): Нехай маємо задачу: Досліджували зв’язок між поглинутою дозою опромінення (Х, Гр) та кількістю аберантних клітин кісткового мозку (У, %) у білих мишей (n=15), отримали такі результати: Треба побудувати графік лінії регресії з вказанням 95% довірчого інтервалу і передбачити дозу для отримання 50% аберантних клітин
Описание слайда:
Проведення регресійного аналізу (програма OriginPro 8): Нехай маємо задачу: Досліджували зв’язок між поглинутою дозою опромінення (Х, Гр) та кількістю аберантних клітин кісткового мозку (У, %) у білих мишей (n=15), отримали такі результати: Треба побудувати графік лінії регресії з вказанням 95% довірчого інтервалу і передбачити дозу для отримання 50% аберантних клітин

Слайд 24


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №24
Описание слайда:

Слайд 25


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №25
Описание слайда:

Слайд 26


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №26
Описание слайда:

Слайд 27


Довірчий інтервал Для оцінювання похибки при прогнозуванні параметра У по Х використовують довірчий інтервал: Тут уk – прогнозоване значення параметра у при значення незалежного фактора хі,
Описание слайда:
Довірчий інтервал Для оцінювання похибки при прогнозуванні параметра У по Х використовують довірчий інтервал: Тут уk – прогнозоване значення параметра у при значення незалежного фактора хі,

Слайд 28


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №28
Описание слайда:

Слайд 29


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №29
Описание слайда:

Слайд 30


Для цього ми спочатку з групи інструментів Regional Mask Tool вибираємо команду Add Mask Points to Active Plot, Для цього ми спочатку з групи інструментів Regional Mask Tool вибираємо команду Add Mask Points to Active Plot, Потім виділити за допомогою мишки прямокутну область навколо точки – точка забарвиться в червоний колір, І знову провести кореляційний аналіз: Analysis – Fitting – Fit Linear – Last Used Виділена точка не буде врахована, а точність коефіцієнтів і в цілому моделювання – зросте
Описание слайда:
Для цього ми спочатку з групи інструментів Regional Mask Tool вибираємо команду Add Mask Points to Active Plot, Для цього ми спочатку з групи інструментів Regional Mask Tool вибираємо команду Add Mask Points to Active Plot, Потім виділити за допомогою мишки прямокутну область навколо точки – точка забарвиться в червоний колір, І знову провести кореляційний аналіз: Analysis – Fitting – Fit Linear – Last Used Виділена точка не буде врахована, а точність коефіцієнтів і в цілому моделювання – зросте

Слайд 31


Дисперсійний аналіз – засіб перевірки значущості моделі: Наслідком дисперсійного аналізу є розрахунок коефіцієнта детермінації R2: Тут SSR – сума квадратів відхилень розрахованих значень уі від середнього у, а SS – сума квадратів відхилень експериментальних значень уі від середнього у.
Описание слайда:
Дисперсійний аналіз – засіб перевірки значущості моделі: Наслідком дисперсійного аналізу є розрахунок коефіцієнта детермінації R2: Тут SSR – сума квадратів відхилень розрахованих значень уі від середнього у, а SS – сума квадратів відхилень експериментальних значень уі від середнього у.

Слайд 32


Отже, ми нехтуємо коефіцієнтом рівняння а і маємо остаточне рівняння лінійної регресії: Отже, ми нехтуємо коефіцієнтом рівняння а і маємо остаточне рівняння лінійної регресії: Тому 50% аберацій можна отримати з використанням дози
Описание слайда:
Отже, ми нехтуємо коефіцієнтом рівняння а і маємо остаточне рівняння лінійної регресії: Отже, ми нехтуємо коефіцієнтом рівняння а і маємо остаточне рівняння лінійної регресії: Тому 50% аберацій можна отримати з використанням дози

Слайд 33


Інтерпретація результатів: Коли для моделі р<0,05 – регресійна модель адекватно описує взаємозв’язок між У та Х, Коефіцієнт детермінації r2 вказує, яка частина варіація У визначається варіацією Х, коли r2>0.5 – модель є значущою на рівні Р=0,95 Ваговий коефіцієнт b показує, наскільки змінюється показник У при одиничній зміні Х. У випадку, коли для коефіцієнтів а або b р>0,05 – цим коефіцієнтом нехтують як незначущим
Описание слайда:
Інтерпретація результатів: Коли для моделі р<0,05 – регресійна модель адекватно описує взаємозв’язок між У та Х, Коефіцієнт детермінації r2 вказує, яка частина варіація У визначається варіацією Х, коли r2>0.5 – модель є значущою на рівні Р=0,95 Ваговий коефіцієнт b показує, наскільки змінюється показник У при одиничній зміні Х. У випадку, коли для коефіцієнтів а або b р>0,05 – цим коефіцієнтом нехтують як незначущим

Слайд 34


Нелінійний регресійний аналіз Найбільш часто зустрічаються у біології такі нелінійні залежності: Експоненційна Ступенева Зворотна
Описание слайда:
Нелінійний регресійний аналіз Найбільш часто зустрічаються у біології такі нелінійні залежності: Експоненційна Ступенева Зворотна

Слайд 35


Приклад створення моделі експоненційної регресії Маємо результати дослідження зміни довжини м’язу припостійному навантаженні (ізотонічний режим) У програмі OriginPro 8 регресійну модель можна отримати:
Описание слайда:
Приклад створення моделі експоненційної регресії Маємо результати дослідження зміни довжини м’язу припостійному навантаженні (ізотонічний режим) У програмі OriginPro 8 регресійну модель можна отримати:

Слайд 36


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №36
Описание слайда:

Слайд 37


Аналіз зв’язку між змінними: кореляція і регресія, слайд №37
Описание слайда:

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию