ОТНОШЕНИЯ

Эмпирическое корреляционное отношение формула

Корреляционное отношение

В случае наличия линейной или нелинейной зависимости между двумя признаками для измерения тесноты связи применяют корреляционное отношение. Различают эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение. Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по данным группировки.

При отклонении парной статистической зависимости от линейной коэффициент корреляции теряет свой смысл как характеристика тесноты связи. В этом случае можно воспользоваться таким измерителем связи, как индекс корреляции (корреляционное отношение). Корреляционное отношение применяется в случае нелинейной зависимости между признаками и определяется через отношение межгрупповой дисперсии к общей дисперсии.

Для определения эмпирического корреляционного отношения совокупность значений результативного признака У разбивают на отдельные группы. В основу группировки кладется исследуемый фактор Х. Когда изучаемая совокупность (в виде корреляционной таблицы) разбивается на группы по одному (факторному) признаку Х, то для каждой из этих групп можно вычислить соответствующие групповые средние результативного признака. Изменение групповых средних от группы к группе свидетельствует о наличии связи результативного признака с факторным признаком, а примерное равенство групповых средних – об отсутствии связи. Следовательно, чем большую роль в общем изменении результативного признака играет изменение групповых средних (за счет влияния факторного признака), тем сильнее влияние этого признака.

Методика вычисления корреляционного отношения состоит в следующем.

Пусть группирование данных произведено, при этом k – число интервалов группирования по оси Х; – количество элементов выборки в j-ом интервале группирования; n – объем совокупности ( ); – общее среднее.

Вычисляют среднее значение Y в j-ой группе (интервале группирования):

где – l-ый элемент j-ой группы.

Вычисляют общую среднюю Y, используя средние значения в каждой группе:

Определяют межгрупповую дисперсию (дисперсия групповых средних или факторная дисперсия – дисперсия теоретических значений результативного признака, отражает влияние фактора х на вариацию у) и общую дисперсию:

Рассчитывают корреляционное отношение η зависимой переменной Y по независимой переменной Х может быть получено из отношения межгрупповой дисперсии к общей дисперсии:

По правилу сложения дисперсий:

где – остаточная дисперсия эмпирических значений результативного признака, отражает влияние на вариацию у всех остальных факторов, кроме х.

Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по формуле:

где – средняя из частных (групповых дисперсий);

– межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних).

Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле:

где – дисперсия выровненных значений результативного признака, т.е. рассчитанных по уравнению регрессии;

– дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака;

Величина корреляционного отношения изменяется от 0 до 1. Близость ее к нулю говорит об отсутствии связи, близость к единице – о тесноте связи.

Оценка связи на основе теоретического корреляционного отношения (шкала Чеддока):

Источник

Коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение

Правило сложения дисперсии позволяет выявить зависимость результатов от определяющих факторов, с помощью соотношения межгрупповой и общей дисперсии.

Коэффициент детерминации – показывает, какая доля в общей дисперсии приходится на дисперсию, обусловленную вариацией признака, положенного в основу группировки. Этот показатель был предложен К.Пирсоном.

.

Правило сложения дисперсии используется и для определения тесноты связи между признаками.

Эмпирическое корреляционное отношение – показывает, насколько тесно связаны между собой факторный и результативный признак:

,

Величина корреляционного отношения может быть рассчитана и по следующей формуле:

.

Эмпирическое корреляционное отношение изменяется от 0 до 1. Если связь отсутствует, то h = 0, то есть в величине средних по выделенным группам нет колеблемости. Если связь функциональная, то h = 1, то есть дисперсия групповых средних равна общей дисперсии и внутригрупповой вариации не будет.

Чем больше значение корреляционного отношения, тем теснее, сильнее корреляционная связь между признаками.

Таблица.3.Качественная оценка связи между признаками

hСвязьhСвязь
Отсутствует0,5 – 0,7Заметная
0 — 0,2Очень слабая0,7 – 0,9Тесная
0,2 – 0,3Слабая0,9 – 0,99Весьма тесная
0,3 – 0,5УмереннаяФункциональная

Вычисление корреляционного отношения имеет смысл лишь при наличии достаточно большого числа данных.

Рассчитаем коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение для примера 4.

= = 0,137 или 13,7%;

= = 0,37.

Отсюда можно сделать вывод, что на 13,78 % дисперсия цен объясняется различием в местоположении курорта, а на 86,22% (100 – 13,78) – влиянием прочих факторов. Значит, преобладающее влияние на вариацию цен недельного тура за границу оказывают прочие факторы. Связь между ценой за поездку и местоположением страны очень слабая.

Дата добавления: 2015-06-25 ; Просмотров: 2539 ; Нарушение авторских прав?

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Источник

Эмпирическое корреляционное отношение

Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей. При парной связи теснота связи определяется, прежде всего, корреляционным отношением, которое обозначается η. Квадрат корреляционного отношения – это отношение межгрупповой дисперсии результативного признака, которая выражает влияние различий группировочного факторного признака на среднюю величину результативного признака, к общей дисперсии результативного признака, выражающей влияние на него всех причин и условий. Квадрат корреляционного отношения называется коэффициентом детерминации.

ыми явлениями и их признаками: ­­­­­­­­­­­­­________________ или жестко детермини

N – число наблюдений

yi – исходные значения результативного признака

yj – средние значения результативного признака для данной группы

y – среднее значение признака

fj – численность группы

Указанная выше формула применяется при расчете показателя тесноты связи по аналитической группировке. При вычислении корреляционного отношения по уровню связи применяется формула:

Сумма квадратов в числителе ­– это объясненная связью с фактором х (факторами) дисперсия результативного признака у. Она вычисляется по индивидуальным данным, полученным для каждой единицы совокупности на основе уравнения регрессии.

Если уравнение выбрано неверно или сделана ошибка при расчете его параметров, то сумма квадратов в числителе может оказаться больше чем в знаменателе, и отношение утратит тот смысл, который должно иметь. Чтобы избежать ошибочного результата, лучше вычислять корреляционное отношение по следующей формуле:

В основе указанной формулы лежит известное правило разложения сумм квадратов отклонений при группировке совокупности:

Согласно этому правилу можно вместо межгрупповой (факторной) дисперсии использовать разность:

При расчете η не по группировке, а по уравнению корреляционной связи (уравнению регрессии) мы используем формулу. В этом случае правило разложения суммы квадратов отклонений результативного признака записывается как

Важнейшее положение, которое следует теперь усвоить любому, желающему правильно применять метод корреляционно-регрессионого анализа, состоит в интерпретации формул (1.2) и (1.3). Это положение гласит:

Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака (признаков). Меры тесноты связи измеряют долю вариации результативного признака, которая связанна с вариацией факторного признака (признаков).

Источник

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Закрыть