Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5) - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №1

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №2

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №3

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №4

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №5

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №6

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №7

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №8

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №9

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №10

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №11

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №12

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №13

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №14

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №15

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №16

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №17

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №18

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №19

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №20

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №21

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №22

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №23

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №24

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №25

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №26

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №27

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №28

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №29

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №30

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №31

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №32

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №33

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №34

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №35

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №36

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №37

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №38

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №39

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №40

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №41

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №42

Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №43

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5). Доклад-сообщение содержит 43 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:

Тема № 5 «Понятие статистической взаимосвязи» к. ф.-м. н., доцент Озёрский Сергей Владимирович

Слайд 2

Описание слайда:

Цель лекции: Сформировать у обучаемых систему знаний о сущности методов корреляционного и регрессионного анализа, об их роли в исследовании социально-правовых процессов.

Слайд 3

Описание слайда:

ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Виды зависимостей между величинами 2. Корреляционный анализ 3. Регрессионный анализ 4. Доверительный интервал

Слайд 4

Описание слайда:

1. Виды зависимостей между величинами Все количественные характеристики объектов в математике обычно называют математическими величинами или просто величинами. Величины могут быть постоянными (constant) и переменными (variable).

Слайд 5

Описание слайда:

Величины могут быть зависимыми Величины могут быть зависимыми и независимыми. Также величины разделяют на детерминированные и случайные.

Слайд 6

Описание слайда:

Существует два вида зависимостей: функциональная; стохастическая (вероятностная, статистическая; от греч. stochastikos – умеющий угадывать, предполагать, строить предположение).

Слайд 7

Описание слайда:

Определение Зависимость между двумя величинами называется функциональной, если каждому значению одной величины соответствует единственное значение другой величины.

Слайд 8

Описание слайда:

Пример Рассмотрим две величины х − выслуга сотрудника УИС (количество лет), y − размер надбавки от оклада по должности (%). Известно, что y зависит от x функционально (т. е. y является функцией от x) и эту зависимость можно представить различными способами.

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

2. Графически.

Слайд 11

Описание слайда:

3. Аналитически.

Слайд 12

Описание слайда:

Определение Зависимость между двумя величинами называется стохастической, если каждому значению одной величины соответствует множество значений другой величины.

Слайд 13

Описание слайда:

Модель стохастической связи Y=f(X)+ε, где Y − значение результативного признака, f(X) − часть результативного признака, сформированного под воздействием факторного признака X, ε − часть результативного признака, возникшая вследствие влияния других неучтенных факторов.

Слайд 14

Описание слайда:

2. Корреляционный анализ Понятия корреляция и регрессия появились в середине XIX в. благодаря работам английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Первый термин произошёл от латинского correlation (соотношение, взаимосвязь), второй также от латинского regressio (движение назад).

Слайд 15

Описание слайда:

Определение Корреляционная зависимость (или просто корреляция) – это статистическая зависимость между случайными величинами, при которой каждому значению одной величины соответствует определённое значение условного математического ожидания (среднего значения) другой.

Слайд 16

Описание слайда:

Виды корреляции Парная корреляция – связь между двумя признаками. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков. Множественная корреляция – зависимость результативного признака и двух или более факторных признаков.

Слайд 17

Описание слайда:

Основные задачи корреляционного анализа определение существования и тесноты корреляционной связи; установление достоверности суждения о наличии этой связи.

Слайд 18

Описание слайда:

Коэффициент корреляции

Слайд 19

Описание слайда:

Слайд 20

Описание слайда:

Слайд 21

Описание слайда:

Слайд 22

Описание слайда:

Использование MS Excel Для вычисления коэффициента корреляции используется стандартная функция =КОРРЕЛ(Массив 1; Массив 2). Для вычисления критического значения распределения Стьюдента используется функция =СТЬЮДРАСПОБР(p; n-2).

Слайд 23

Описание слайда:

Результаты расчёта

Слайд 24

Описание слайда:

3. Регрессионный анализ Определение. Регрессионный анализ − это совокупность методов, с помощью которых устанавливают форму стохастической зависимости между величинами.

Слайд 25

Описание слайда:

Пример На рабочем листе в диапазон ячеек B3:B17 введём значения величины X, а в диапазон ячеек C3:C17 − величины Y. Вычислим выборочный коэффициент корреляции RXY с помощью стандартной функции =КОРРЕЛ(B3:B17;C3:C17). В результате получаем RXY=0,98. Так как коэффициент корреляции близок к 1, то между признаками наблюдается тесная связь, близкая к линейной.

Слайд 26

Описание слайда:

Алгоритм решения Для графического определения вида формы связи построим корреляционное поле, используя стандартную точечную диаграмму. Расположение точек на корреляционном поле подтверждает сделанную выше гипотезу о линейной зависимости между Х и Y. Тогда функция регрессии имеет вид yx=a+bx.

Слайд 27

Описание слайда:

Слайд 28

Описание слайда:

Алгоритм решения Найдём значения параметров регрессии. Для этого используем инструмент Сервис→Анализ данных→Регрессия. В появившемся диалоговом окне «Регрессия» указываем диапазоны входных данных для X и Y, а также в выходном интервале указываем ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона для вывода итогов. Затем кнопка OK.

Слайд 29

Описание слайда:

Алгоритм решения

Слайд 30

Описание слайда:

Алгоритм решения Среди появившихся итогов находим коэффициенты регрессии b=2,54 и a=-309. Тогда уравнение регрессии yx=-309+2,54x. На корреляционном поле построим прямую y=-309+2,54x. Видно, что выборочные значения располагаются достаточно близко от этой прямой. Следовательно, полученная модель в некоторых случаях может быть использована для прогнозирования

Слайд 31

Описание слайда:

Слайд 32

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера (Алгоритм) 1. Вычисляют факторную дисперсию.

Слайд 33

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 2. Вычисляют остаточную дисперсию.

Слайд 34

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 3. Вычисляют наблюдаемое значение критерия Фишера.

Слайд 35

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 4. Задают уровень значимости : 0,01< 

Слайд 36

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 5. C помощью стандартной функции MS Excel находят теоретическое значение критерия Фишера Fтеор. =F.ОБР(1- ;m;n-m-1)

Слайд 37

Описание слайда:

Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 6. Делают вывод. Если Fфакт > Fтеор, то модель регрессии признаётся статистически значимой в целом, и может быть использована для прогнозирования.

Слайд 38

Описание слайда:

4. Доверительный интервал Доверительным интервалом называется интервал, который с заданной надёжностью (или доверительной вероятностью) ᵝ покрывает оцениваемый параметр.

Слайд 39

Описание слайда:

Слайд 40

Описание слайда:

Слайд 41

Описание слайда:

Алгоритм нахождения доверительного интервала для среднего значения 1. Для вычисления выборочного среднего значения используется стандартная функция =СРЗНАЧ(Массив) 2. Для вычисления выборочного среднего квадратического отклонения Sx используют функцию =СТАНДОТКЛОН.В(Массив)