🗊Презентация Кореляционный анализ

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Кореляционный анализ, слайд №1Кореляционный анализ, слайд №2Кореляционный анализ, слайд №3Кореляционный анализ, слайд №4Кореляционный анализ, слайд №5Кореляционный анализ, слайд №6Кореляционный анализ, слайд №7Кореляционный анализ, слайд №8Кореляционный анализ, слайд №9Кореляционный анализ, слайд №10Кореляционный анализ, слайд №11Кореляционный анализ, слайд №12Кореляционный анализ, слайд №13Кореляционный анализ, слайд №14Кореляционный анализ, слайд №15Кореляционный анализ, слайд №16Кореляционный анализ, слайд №17Кореляционный анализ, слайд №18Кореляционный анализ, слайд №19Кореляционный анализ, слайд №20Кореляционный анализ, слайд №21Кореляционный анализ, слайд №22Кореляционный анализ, слайд №23Кореляционный анализ, слайд №24Кореляционный анализ, слайд №25Кореляционный анализ, слайд №26Кореляционный анализ, слайд №27Кореляционный анализ, слайд №28Кореляционный анализ, слайд №29Кореляционный анализ, слайд №30Кореляционный анализ, слайд №31Кореляционный анализ, слайд №32
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Кореляционный анализ. Доклад-сообщение содержит 32 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


КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Лабораторная работа
Описание слайда:
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Лабораторная работа

Слайд 2


1. Функциональная и корреляционная зависимость Функциональная зависимость отражает чёткую однозначную зависимость, при которой изменение какого-либо одного фактора неизбежно приводит к однозначному изменению другого. Подобные связи характерны для «точных» наук (математика, химия, физика) и задаются, как правило, в виде формул, таблиц, графиков:
Описание слайда:
1. Функциональная и корреляционная зависимость Функциональная зависимость отражает чёткую однозначную зависимость, при которой изменение какого-либо одного фактора неизбежно приводит к однозначному изменению другого. Подобные связи характерны для «точных» наук (математика, химия, физика) и задаются, как правило, в виде формул, таблиц, графиков:

Слайд 3


Известно, что повышение температуры на 10о С ускоряет химическую реакцию в два раза; Известно, что повышение температуры на 10о С ускоряет химическую реакцию в два раза; Площадь круга однозначно определяется величиной его радиуса по формуле: S = π r2
Описание слайда:
Известно, что повышение температуры на 10о С ускоряет химическую реакцию в два раза; Известно, что повышение температуры на 10о С ускоряет химическую реакцию в два раза; Площадь круга однозначно определяется величиной его радиуса по формуле: S = π r2

Слайд 4


В педагогике и биологии подобные связи если и наблюдаются, то в самых общих вариантах и в пределах определённых границ. В педагогике и биологии подобные связи если и наблюдаются, то в самых общих вариантах и в пределах определённых границ. Известно, например, что между ростом (длиной тела) и массой тела существует положительная связь: более высокие индивиды имеют обычно и большую массу, чем индивиды низкого роста. Тоже наблюдается и в отношении качественных признаков: блондины, как правило, имеют голубые, а брюнеты – карие глаза. Однако из этих правил имеются исключения.
Описание слайда:
В педагогике и биологии подобные связи если и наблюдаются, то в самых общих вариантах и в пределах определённых границ. В педагогике и биологии подобные связи если и наблюдаются, то в самых общих вариантах и в пределах определённых границ. Известно, например, что между ростом (длиной тела) и массой тела существует положительная связь: более высокие индивиды имеют обычно и большую массу, чем индивиды низкого роста. Тоже наблюдается и в отношении качественных признаков: блондины, как правило, имеют голубые, а брюнеты – карие глаза. Однако из этих правил имеются исключения.

Слайд 5


Причина таких «исключений» в том, что каждый биологический признак, выражаясь математическим языком, является функцией многих переменных: на его величине сказывается влияние и генетических и средовых факторов, в том числе и случайных, что вызывает варьирование признаков. Причина таких «исключений» в том, что каждый биологический признак, выражаясь математическим языком, является функцией многих переменных: на его величине сказывается влияние и генетических и средовых факторов, в том числе и случайных, что вызывает варьирование признаков.
Описание слайда:
Причина таких «исключений» в том, что каждый биологический признак, выражаясь математическим языком, является функцией многих переменных: на его величине сказывается влияние и генетических и средовых факторов, в том числе и случайных, что вызывает варьирование признаков. Причина таких «исключений» в том, что каждый биологический признак, выражаясь математическим языком, является функцией многих переменных: на его величине сказывается влияние и генетических и средовых факторов, в том числе и случайных, что вызывает варьирование признаков.

Слайд 6


Если из множества значений аргумента Х одному значению соответствуют множество значений Y на конечном интервале значений, то такая взаимосвязь называется корреляционной. Если из множества значений аргумента Х одному значению соответствуют множество значений Y на конечном интервале значений, то такая взаимосвязь называется корреляционной.
Описание слайда:
Если из множества значений аргумента Х одному значению соответствуют множество значений Y на конечном интервале значений, то такая взаимосвязь называется корреляционной. Если из множества значений аргумента Х одному значению соответствуют множество значений Y на конечном интервале значений, то такая взаимосвязь называется корреляционной.

Слайд 7


Термин «корреляция» (от лат. Correlatio – соотношение, связь) впервые применил Ж. Кювье в труде «Лекции по сравнительной анатомии» (1806 г.). Термин «корреляция» (от лат. Correlatio – соотношение, связь) впервые применил Ж. Кювье в труде «Лекции по сравнительной анатомии» (1806 г.). Математическое обоснование метода было дано в 1846 году другим французским учёным Огюстом Браве.
Описание слайда:
Термин «корреляция» (от лат. Correlatio – соотношение, связь) впервые применил Ж. Кювье в труде «Лекции по сравнительной анатомии» (1806 г.). Термин «корреляция» (от лат. Correlatio – соотношение, связь) впервые применил Ж. Кювье в труде «Лекции по сравнительной анатомии» (1806 г.). Математическое обоснование метода было дано в 1846 году другим французским учёным Огюстом Браве.

Слайд 8


Различают корреляции нескольких направлений: Прямая положительная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, увеличение силы мышц разгибателей ног положительно сказывается на росте результатов в прыжках в высоту с разбега.
Описание слайда:
Различают корреляции нескольких направлений: Прямая положительная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, увеличение силы мышц разгибателей ног положительно сказывается на росте результатов в прыжках в высоту с разбега.

Слайд 9


Прямая отрицательная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает уменьшение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к сокращению времени её преодоления. Прямая отрицательная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает уменьшение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к сокращению времени её преодоления.
Описание слайда:
Прямая отрицательная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает уменьшение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к сокращению времени её преодоления. Прямая отрицательная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает уменьшение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к сокращению времени её преодоления.

Слайд 10


Обратная положительная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к увеличению скорости бега. Обратная положительная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к увеличению скорости бега.
Описание слайда:
Обратная положительная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к увеличению скорости бега. Обратная положительная корреляция, при которой уменьшение причинного фактора вызывает увеличение следственного фактора; например, уменьшение длины дистанции приводит к увеличению скорости бега.

Слайд 11


Обратная отрицательная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает уменьшение следственного; например, увеличение силы мышц может привести к уменьшению скорости их сокращения. Обратная отрицательная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает уменьшение следственного; например, увеличение силы мышц может привести к уменьшению скорости их сокращения.
Описание слайда:
Обратная отрицательная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает уменьшение следственного; например, увеличение силы мышц может привести к уменьшению скорости их сокращения. Обратная отрицательная корреляция, при которой увеличение причинного фактора вызывает уменьшение следственного; например, увеличение силы мышц может привести к уменьшению скорости их сокращения.

Слайд 12


2. Корреляционное поле Графическое представление о корреляционной зависимости называется корреляционным полем. Для построения корреляционного поля в обычной системе координат наносятся точки с координатами (Х, Y) в соответствии с исходными данными.
Описание слайда:
2. Корреляционное поле Графическое представление о корреляционной зависимости называется корреляционным полем. Для построения корреляционного поля в обычной системе координат наносятся точки с координатами (Х, Y) в соответствии с исходными данными.

Слайд 13


Кореляционный анализ, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14


3. Коэффициент корреляции Коэффициент корреляции (r)– показатель тесноты взаимосвязи между парой показателей, получивший широкое применение в практике.
Описание слайда:
3. Коэффициент корреляции Коэффициент корреляции (r)– показатель тесноты взаимосвязи между парой показателей, получивший широкое применение в практике.

Слайд 15


Количественную меру коэффициента корреляции принято различать по нескольким уровням: Количественную меру коэффициента корреляции принято различать по нескольким уровням: Слабая связь – при /r/ < /0,30/ Средняя связь – при /0,31/ < /r/ < /0,69/ Сильная связь – при /0,70/ < /r/ < /0,99/
Описание слайда:
Количественную меру коэффициента корреляции принято различать по нескольким уровням: Количественную меру коэффициента корреляции принято различать по нескольким уровням: Слабая связь – при /r/ < /0,30/ Средняя связь – при /0,31/ < /r/ < /0,69/ Сильная связь – при /0,70/ < /r/ < /0,99/

Слайд 16


Качественный анализ коэффициента корреляции принято различать по характеру взаимосвязи: Качественный анализ коэффициента корреляции принято различать по характеру взаимосвязи: Отрицательная связь – при r < 0 Положительная связь – 0 < r При r=0 – взаимосвязь отсутствует.
Описание слайда:
Качественный анализ коэффициента корреляции принято различать по характеру взаимосвязи: Качественный анализ коэффициента корреляции принято различать по характеру взаимосвязи: Отрицательная связь – при r < 0 Положительная связь – 0 < r При r=0 – взаимосвязь отсутствует.

Слайд 17


Развитие теории корреляции и применение её к изучению наследственности, и изменчивости количественных признаков связанно с именами Ф. Гальтона, К. Пирсона и др. Формула Браве – Пирсона для расчёта прямолинейного, эмпирического коэффициента корреляции: Развитие теории корреляции и применение её к изучению наследственности, и изменчивости количественных признаков связанно с именами Ф. Гальтона, К. Пирсона и др. Формула Браве – Пирсона для расчёта прямолинейного, эмпирического коэффициента корреляции:
Описание слайда:
Развитие теории корреляции и применение её к изучению наследственности, и изменчивости количественных признаков связанно с именами Ф. Гальтона, К. Пирсона и др. Формула Браве – Пирсона для расчёта прямолинейного, эмпирического коэффициента корреляции: Развитие теории корреляции и применение её к изучению наследственности, и изменчивости количественных признаков связанно с именами Ф. Гальтона, К. Пирсона и др. Формула Браве – Пирсона для расчёта прямолинейного, эмпирического коэффициента корреляции:

Слайд 18


Позднее формула была видоизменена Пирсоном, что упростило вычислительную работу: Позднее формула была видоизменена Пирсоном, что упростило вычислительную работу:
Описание слайда:
Позднее формула была видоизменена Пирсоном, что упростило вычислительную работу: Позднее формула была видоизменена Пирсоном, что упростило вычислительную работу:

Слайд 19


Функция расчёта параметрического коэффициента корреляции по формуле Браве – Пирсона: функция «CORREL» (OpenOffice.orgCalc), функция «КОРРЕЛ» (Microsoft Excel). Функция расчёта параметрического коэффициента корреляции по формуле Браве – Пирсона: функция «CORREL» (OpenOffice.orgCalc), функция «КОРРЕЛ» (Microsoft Excel).
Описание слайда:
Функция расчёта параметрического коэффициента корреляции по формуле Браве – Пирсона: функция «CORREL» (OpenOffice.orgCalc), функция «КОРРЕЛ» (Microsoft Excel). Функция расчёта параметрического коэффициента корреляции по формуле Браве – Пирсона: функция «CORREL» (OpenOffice.orgCalc), функция «КОРРЕЛ» (Microsoft Excel).

Слайд 20


Применение параметрического коэффициента корреляции Браве -Пирсона возможно при условии нормального распределения вариант X и Y(симметричные гистограммы). Применение параметрического коэффициента корреляции Браве -Пирсона возможно при условии нормального распределения вариант X и Y(симметричные гистограммы).
Описание слайда:
Применение параметрического коэффициента корреляции Браве -Пирсона возможно при условии нормального распределения вариант X и Y(симметричные гистограммы). Применение параметрического коэффициента корреляции Браве -Пирсона возможно при условии нормального распределения вариант X и Y(симметричные гистограммы).

Слайд 21


Результат вычисления коэффициента корреляции позволяет отвечать на три вопроса: Имеется ли взаимосвязь между двумя величинами? Какова направленность этой взаимосвязи (прямо или обратно пропорциональная)? Какова теснота взаимосвязи?
Описание слайда:
Результат вычисления коэффициента корреляции позволяет отвечать на три вопроса: Имеется ли взаимосвязь между двумя величинами? Какова направленность этой взаимосвязи (прямо или обратно пропорциональная)? Какова теснота взаимосвязи?

Слайд 22


Цель корреляционного анализа – установить, можно ли значения одного показателя предсказывать по значениям другого. Цель корреляционного анализа – установить, можно ли значения одного показателя предсказывать по значениям другого. Задачи корреляционного анализа: Установить, надёжны ли исходные данные при оценке корреляции. Установить, имеет ли она практическое значение.
Описание слайда:
Цель корреляционного анализа – установить, можно ли значения одного показателя предсказывать по значениям другого. Цель корреляционного анализа – установить, можно ли значения одного показателя предсказывать по значениям другого. Задачи корреляционного анализа: Установить, надёжны ли исходные данные при оценке корреляции. Установить, имеет ли она практическое значение.

Слайд 23


Вывод Если величина коэффициента корреляции по модулю больше или ровна 0,7 , то говорят, что корреляция, имеет практическое значение, если значение меньше 0,7 , то корреляция не имеет практического значения.
Описание слайда:
Вывод Если величина коэффициента корреляции по модулю больше или ровна 0,7 , то говорят, что корреляция, имеет практическое значение, если значение меньше 0,7 , то корреляция не имеет практического значения.

Слайд 24


Коэффициент ранговой корреляции Ранговая корреляция Спирмена (рангов) является одним из наиболее простых способов установления меры связи между факторами. Само название метода указывает на то, что связь определяется между рангами, т. е. рядами полученных количественных значений, ранжированных в убывающем или возрастающем порядке.
Описание слайда:
Коэффициент ранговой корреляции Ранговая корреляция Спирмена (рангов) является одним из наиболее простых способов установления меры связи между факторами. Само название метода указывает на то, что связь определяется между рангами, т. е. рядами полученных количественных значений, ранжированных в убывающем или возрастающем порядке.

Слайд 25


Ранжируя попарно связанные значения признаков, если возрастающим значениям одного признака (Х) соответствуют значения другого (Y), то между ними существует положительная связь, если же при возрастающих значениях одного признака значения другого последовательно уменьшаются, это покажет на отрицательную связь между ними. Ранжируя попарно связанные значения признаков, если возрастающим значениям одного признака (Х) соответствуют значения другого (Y), то между ними существует положительная связь, если же при возрастающих значениях одного признака значения другого последовательно уменьшаются, это покажет на отрицательную связь между ними.
Описание слайда:
Ранжируя попарно связанные значения признаков, если возрастающим значениям одного признака (Х) соответствуют значения другого (Y), то между ними существует положительная связь, если же при возрастающих значениях одного признака значения другого последовательно уменьшаются, это покажет на отрицательную связь между ними. Ранжируя попарно связанные значения признаков, если возрастающим значениям одного признака (Х) соответствуют значения другого (Y), то между ними существует положительная связь, если же при возрастающих значениях одного признака значения другого последовательно уменьшаются, это покажет на отрицательную связь между ними.

Слайд 26


Коэффициент ранговой корреляции (Спирмена):
Описание слайда:
Коэффициент ранговой корреляции (Спирмена):

Слайд 27


Кореляционный анализ, слайд №27
Описание слайда:

Слайд 28


Кореляционный анализ, слайд №28
Описание слайда:

Слайд 29


Функция определения рангов: функция «RANK» (OpenOffice.orgCalc), функция «РАНГ» (Microsoft Excel). Функция определения рангов: функция «RANK» (OpenOffice.orgCalc), функция «РАНГ» (Microsoft Excel).
Описание слайда:
Функция определения рангов: функция «RANK» (OpenOffice.orgCalc), функция «РАНГ» (Microsoft Excel). Функция определения рангов: функция «RANK» (OpenOffice.orgCalc), функция «РАНГ» (Microsoft Excel).

Слайд 30


Во-первых, ранговую корреляцию не рекомендуется проводить, если связанных пар меньше четырёх и больше двадцати; Во-первых, ранговую корреляцию не рекомендуется проводить, если связанных пар меньше четырёх и больше двадцати; Во-вторых, ранговая корреляция позволяет устанавливать связь и в том случае, если значения носят, так сказать, полу количественный характер, т. е. не имея числовых выражений отражают чёткий порядок следования этих величин; В-третьих, ранговую корреляцию целесообразно применять в тех случаях, когда достаточно получить лишь приблизительную информацию.
Описание слайда:
Во-первых, ранговую корреляцию не рекомендуется проводить, если связанных пар меньше четырёх и больше двадцати; Во-первых, ранговую корреляцию не рекомендуется проводить, если связанных пар меньше четырёх и больше двадцати; Во-вторых, ранговая корреляция позволяет устанавливать связь и в том случае, если значения носят, так сказать, полу количественный характер, т. е. не имея числовых выражений отражают чёткий порядок следования этих величин; В-третьих, ранговую корреляцию целесообразно применять в тех случаях, когда достаточно получить лишь приблизительную информацию.

Слайд 31


Таким образом, ранговый коэффициент корреляции – это непараметрический, а порядковый показатель, который позволяет измерить степень взаимосвязи между признаками независимо от закона распределении и формы связи. Таким образом, ранговый коэффициент корреляции – это непараметрический, а порядковый показатель, который позволяет измерить степень взаимосвязи между признаками независимо от закона распределении и формы связи.
Описание слайда:
Таким образом, ранговый коэффициент корреляции – это непараметрический, а порядковый показатель, который позволяет измерить степень взаимосвязи между признаками независимо от закона распределении и формы связи. Таким образом, ранговый коэффициент корреляции – это непараметрический, а порядковый показатель, который позволяет измерить степень взаимосвязи между признаками независимо от закона распределении и формы связи.

Слайд 32


Коэффициент корреляции рангов позволяет измерить тесноту связи между такими признаками, которые не поддаются непосредственному количественному измерению, но могут быть выражены баллами и другими условными единицами, позволяющими ранжировать выборку. Коэффициент корреляции рангов позволяет измерить тесноту связи между такими признаками, которые не поддаются непосредственному количественному измерению, но могут быть выражены баллами и другими условными единицами, позволяющими ранжировать выборку.
Описание слайда:
Коэффициент корреляции рангов позволяет измерить тесноту связи между такими признаками, которые не поддаются непосредственному количественному измерению, но могут быть выражены баллами и другими условными единицами, позволяющими ранжировать выборку. Коэффициент корреляции рангов позволяет измерить тесноту связи между такими признаками, которые не поддаются непосредственному количественному измерению, но могут быть выражены баллами и другими условными единицами, позволяющими ранжировать выборку.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию