🗊Презентация Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5)

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №1Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №2Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №3Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №4Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №5Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №6Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №7Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №8Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №9Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №10Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №11Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №12Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №13Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №14Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №15Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №16Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №17Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №18Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №19Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №20Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №21Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №22Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №23Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №24Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №25Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №26Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №27Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №28Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №29Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №30Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №31Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №32Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №33Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №34Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №35Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №36Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №37Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №38Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №39Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №40Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №41Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №42Понятие статистической взаимосвязи. (Тема 5), слайд №43
Скачать

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


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

Слайд 2


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


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

Слайд 4


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).
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


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

Слайд 6


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

Слайд 7


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

Слайд 8


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.
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


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

Слайд 10


2. Графически.
Описание слайда:
2. Графически.

Слайд 11


3. Аналитически.
Описание слайда:
3. Аналитически.

Слайд 12


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

Слайд 13


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.
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


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).
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


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.
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


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.
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


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

Слайд 18


Коэффициент корреляции
Описание слайда:
Коэффициент корреляции

Слайд 19


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

Слайд 20


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

Слайд 21


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

Слайд 22


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).
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


Результаты расчёта
Описание слайда:
Результаты расчёта

Слайд 24


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

Слайд 25


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.
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


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.
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


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

Слайд 28


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.
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


Алгоритм решения
Описание слайда:
Алгоритм решения

Слайд 30


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
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


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

Слайд 32


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

Слайд 33


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

Слайд 34


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

Слайд 35


Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 4. Задают уровень значимости : 0,01< <0,1.
Описание слайда:
Проверка значимости модели регрессии с помощью критерия Фишера 4. Задают уровень значимости : 0,01< <0,1.

Слайд 36


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)
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


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.
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


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

Слайд 39


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

Слайд 40


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

Слайд 41


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)
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)

Слайд 42


Использование MS Excel 3. Задают доверительную вероятность ᵝ 0,9< ᵝ <0,99. 4. Для вычисления допустимой предельной ошибки  используется функция =ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ(1- ᵝ ;Sx;n)
Описание слайда:
Использование MS Excel 3. Задают доверительную вероятность ᵝ 0,9< ᵝ <0,99. 4. Для вычисления допустимой предельной ошибки  используется функция =ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ(1- ᵝ ;Sx;n)

Слайд 43


Задавайте вопросы
Описание слайда:
Задавайте вопросы

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию