DEFAULT 

Реферат на тему корреляция

Осип 1 comments

Формальная логика корреляционного анализа не позволяет исследовать эти аспекты взаимообусловленности статистических рядов данных. В тех случаях, когда одна переменная измеряется в дихотомической шкале переменная X , а другая в ранговой шкале переменная Y , используется рангово-бисериальный коэффициент корреляции. Каждую клетку таблицы обозначим соответствующими буквами а, b, с и d. Мы рассмотрим общие идеи и самые простые формы корреляционного анализа. Множественная регрессия и корреляция.

Как бы точно и подробно ни были фиксированы условия опыта, невозможно достигнуть того, чтобы при повторении опыта результаты полностью и в точности совпадали. Случайности неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

Тем не менее, в ряде практических задач этими случайными элементами можно пренебречь, рассматривая вместо реального явления его упрощенную схему, то есть модельи предполагая, что в данных условиях опыта явление протекает вполне определенным образом.

При этом из бесчисленного множества факторов, влияющих на данное явление, выделяют самые главные, основные, решающие. Влиянием остальных, второстепенных факторов просто пренебрегают.

Изучая закономерности в рамках некоторой теории, основные факторы, влияющие на то или иное явление, входят в понятия или определения, которыми оперирует рассматриваемая теория. Как и всякая наука, развивающая общую теорию какого-либо круга явлений, теория вероятностей также содержит ряд основных понятий, на реферат на тему корреляция она базируется.

Естественно, что не все основные понятия могут быть строго определены, так как определить понятие - это значит свести его к другим, более известным.

Этот процесс должен быть конечным и заканчиваться на первичных понятиях, которые только поясняются. Под событием понимается всякий факт, который реферат на тему корреляция результате опыта может произойти или не произойти.

Рассматривая вышеперечисленные события, мы видим, что каждое из них обладает какой-то степенью возможности: одна большей, другие - меньшей.

Критерии креативности, экспертные оценки способности человека к производству знаний, отличающиеся от общепринятых. Смысл этого понятия иллюстрирует следующий пример. Это может быть как переменная X так и переменная Y.

Для того чтобы количественно сравнивать между собой события по степени их возможности, очевидно, нужно с каждым событием связать определенное число, которое тем больше, чем более возможно событие. Такое число называют вероятностью события. Таким образом, вероятность события есть численная характеристика степени объективной возможности события.

За единицу вероятности принимают вероятность достоверного события, равную 1, а диапазон изменения вероятностей любых событий - числа от 0 до 1. Рассмотрим на примере извечной проблемы шекспировского Гамлета "быть или не быть? Вполне очевидно, что человек, предмет и всякое иное явление может находиться в одном из двух и не более состояний: наличия "быть" и отсутствия "не быть". Помимо понятия события и вероятности, одним из основных понятий теории вероятностей является доклад все глаголе случайной величины.

Случайной величиной называется тему корреляция, которая в результате опыта реферат принять то или иное значение, причем неизвестно заранее какое. Случайные величины, принимающие только отдельные друг от друга значения, которые можно заранее перечислить, называются прерывными или дискретными случайными величинами.

Случайные величины, возможные значения которых непрерывно заполняют некоторый промежуток, называют непрерывными случайными величинами. Отметим, что современная теория вероятности преимущественно оперирует случайными величинами, а не событиями, на которые в основном опиралась "классическая" теория вероятностей. Корреляционные моменты, коэффициент корреляции - это числовые характеристики, тесно связанные во введенным выше понятием случайной величины, а точнее с системой случайных величин.

Поэтому для введения и определения их значения и роли необходимо пояснить понятие системы случайных величин и некоторые свойства присущие. Два или более случайные величины, описывающих некоторое явление называют системой или комплексом случайных величин.

Например, точка на плоскости описывается не одной координатой, а двумя, тему корреляция в пространстве - даже тремя. Свойства системы нескольких случайных величин не исчерпываются свойствами отдельных случайных величин, входящих в систему, а включают также взаимные связи зависимости между случайными величинами. Поэтому при изучении системы случайных величин следует обращать внимание на характер и степень зависимости. Эта зависимость может быть более или менее ярко выраженной, более или менее тесной.

На практике вид функции регрессии можно определить, построив на координатной плоскости множество точек, соответствующих всем имеющимся парам наблюдений реферат на тему корреляция. Линейная регрессия незначима.

Реферат на тему корреляция 609626

Реферат на тему корреляция, на рис. Имеет смысл использовать линейную модель вид зависимости Y от X принято называть моделью зависимости Y от X. На рис. Файловый архив студентов. Логин: Пароль: Забыли пароль? Email: Логин: Пароль: Принимаю пользовательское соглашение. FAQ Обратная связь Вопросы и предложения.

Диаграмма рассеяния опытных данных для четырех видов распределения. Вычисление коэффициента корреляции при большом объеме выборок; проверка его значимости. Корреляция случайных величин. Функция распределения и плотность вероятности системы двух случайных величин. Обработка случайных выборок. Случайные вектора. Математические методы обработки результатов эксперимента.

[TRANSLIT]

Вычисление случайных величин. Функции случайных величин. Законы распределения случайных величин.

Заказ курсовой работы новосибирск отзывыДоклад для логопедов по биоэнергопластикеДоклад об николае 1
Доклад на тему имя никитаРеферат по социологии проблемы дискриминации женщинПонятие конфликта курсовая работа
Реферат этапы развития биологииЛучшие эссе общество егэРеферат методы управления человеческими ресурсами

Исследование корреляционной зависимости по выборке. Вычисление коэффициента корреляции 5. Вычисление коэффициента корреляции при большом объеме выборок 6. Проверка значимости коэффициента корреляции Введение При решении практических, экономических, научных проблем окружающего нас мира мы часто встречаемся с необходимостью реферат на тему корреляция исследования двух переменных величин. При этом возникает вопрос о существовании или об отсутствии определенной зависимости между ними, а так же вопрос о степени их взаимосвязи.

Например, при покупке любого товара нас интересует зависимость качества товара от его цены, в реферат на тему корреляция проводятся обязательные исследования для определения эффективности лекарственного препарата в зависимости от его дозы, в сельском хозяйстве изучается зависимость урожайности от количества внесённых удобрений.

Для решения подобных задач используются статистические методы корреляционного анализа. Мы рассмотрим общие идеи и самые простые формы корреляционного анализа. Диаграмма рассеяния опытных данных Для исследования совместного распределения двух случайных величин Х и У необходима случайная выборка их значений:, …. Как правило, такая выборка представляет результаты некоторого опыта или исследования.

Наглядно данную выборку можно изобразить точками в прямоугольной системе координат О ХY. Совокупность соответствующих точек называется диаграммой рассеяния данной выборки, или полем корреляции. На рисунке 1.

Рисунок 1.

Линейная корреляция

Диаграммы рассеяния для четырех видов распределения В диаграммах а и б точки группируются как бы вдоль прямых, поэтому возможны предположения о существовании линейной зависимости между Х и У.

В диаграмме в не видно определенного рисунка. Скорее всего, что в этом случае связь между Х и У практически отсутствует.

В диаграмме г точки группируются вокруг параболы, то есть между Х и У существует некоторая зависимость, но не линейная. Таким образом, диаграмма рассеяния является наглядным способом представления опытных данных. Так, известно, что переменные вполне могут коррелировать и при отсутствии причинно-следственной связи между. Это иногда возможно в силу действия случайных причин, при неоднородности выборки, из-за неадекватности исследовательского инструментария поставленным задачам. Необходимо запомнить: наличие корреляций не является показателем выраженности и направленности причинно-следственных отношений.

Другими реферат на тему корреляция, установив корреляцию переменных мы можем судить не о детерминантах и производных, а лишь о том, насколько тесно взаимосвязаны изменения переменных и каким образом одна из них реагирует на динамику другой 2. Термин "корреляция" впервые применил французский палеонтолог Ж. Кювье, который вывел "закон корреляции частей и органов животных" этот закон позволяет восстанавливать по найденным частям тела облик всего животного.

В статистику указанный термин ввел в году английский биолог и статистик Френсис Гальтон не просто связь — relation, а "как бы связь" — co-relation.

Реферат на тему корреляция 5475

Однако точную формулу для подсчёта коэффициента корреляции разработал его ученик — математик и биолог - Карл Пирсон — Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими реферат на тему корреляция и более переменными.

В психологии переменными могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др. Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи переменных.

Она линейна, если с увеличением или уменьшением одной переменной, вторая переменная также растёт, либо убывает. Математическая статистика для психологов.

Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

Реферат на тему корреляция 3982

Корреляция, обусловленная третьей переменной. Две переменные а, с связаны одна с другой через третью вне измеренную в ходе исследования.

Коэффициент корреляции

Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют.

Скрытой переменной, реферат на тему корреляция эту корреляцию, является общий интеллект. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. Представим себе, что выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп.

Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что "измерение" пола трудностей не вызывает, экстраверсию же измеряем с помощью опросником Айзенка ETI У нас две группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Не удивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии — интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами 3, 4. Виды корреляционной связи между измеренными переменными могут быть различны: так корреляция бывает линейной и нелинейной, положительной и отрицательной.

Она линейна, если с увеличением или уменьшением одной переменной, вторая переменная также растёт, либо убывает. Она нелинейна, если при увеличении реферат на тему корреляция величины характер изменения второй не линеен, а описывается другими законами полиномиальная, гиперболическая.

Если повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идет о положительной корреляции.

  • Заметим, что корреляционный момент характеризует не только зависимость величин, но и их рассеивание.
  • Изучалась зависимость между возрастом людей и их весом.
  • Практикум по психологическому исследованию: Учеб.
  • Определение 2.
  • Предположим, что при обработке некоторых данных удалось обнаружить значимую отрицательную корреляцию между длиной волос и ростом то есть люди низкого роста обладают более длинными волосами.

Чем выше личностная тревожность, тем больше риск заболеть язвой желудка. Возрастание громкости звука сопровождается ощущением повышения его тона.

Что такое корреляция?

Если рост уровня одной переменной сопровождается снижением уровня другой, то мы имеем дело с отрицательной корреляцией. По данным Зайонца, число детей в семье отрицательно коррелирует с уровнем их интеллекта. Чем боязливей особь, тем меньше у нее шансов занять доминирующее положение в группе. В психологии практически нет примеров строго линейных связей положительных или отрицательных. Большинство связей — нелинейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса—Додсона:.

Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трудности — частота выборов реферат на тему корреляция шкале трудности описывается колоколообразной кривой. Корреляционный анализ от лат.

Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления положительное или отрицательное и формы линейная, нелинейная связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции.

Здесь Yx и Xy так называемые условные средние арифметические переменных Y и X. Переменные X и Y могут быть измерены в разных шкалах, именно это определяет выбор соответствующего коэффициента корреляции. Представим соотношения между типами шкал, в которых могут быть измерены переменные X и Y и соответствующими мерами связи в виде таблицы:. Формула расчета коэффициента корреляции построена таким образом, что, если связь между признаками имеет линейный характер, коэффициент Пирсона точно устанавливает тесноту этой связи.

Поэтому он называется также коэффициентом линейной корреляции Пирсона. Если же связь между переменными X и Y не линейна, то Пирсон предложил для оценки тесноты этой связи так называемое корреляционное отношение. Если коэффициент корреляции по модулю оказывается близким к 1, то это соответствует высокому уровню связи между переменными. Подобная связь характеризует прямо пропорциональную реферат на тему корреляция. Если же значения переменной Х будут распложены в порядке возрастания, а те же значения обозначенные теперь уже как переменная Y будут располагаться интересный доклад байкале порядке убывания, то в этом случае корреляция между переменными X и Y будет равна точно Такая величина коэффициента корреляции характеризует обратно пропорциональную зависимость.