Встановлення статистичного зв’язку між сукупностями даних за допомогою коефіцієнтів кореляції Спірмена, Кендала, Пірсона

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

МІНИСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНЕВЕРСИТЕТ

«ХАРКІВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ»

Звіт до лабораторної роботи №4

з курсу Планування експерименту та обробка експериментальних даних

Виконав:

Студент гр. КІТ-14в

Богачов О. С.

Перевірив:

Черних О. П.

Харків – 2006


Кореляційний аналіз.

Мета:

  1. Отримання практичних навичок по встановленню статистичного зв’язку між сукупностями даних.
  2. Вивчення та застосування рангових коефіцієнтів кореляції.

Хід роботи:

У роботі треба визначити наявність статистичного зв’язку між ординальними (порядковими) змінними.

  1. Ввели першу послідовності Xта Y.

X

5

7

4

6

10

8

2

3

9

1

Y

4

3

5

10

8

2

9

7

6

1

Перейдемо до Describe > Numeric Data > Multiple-Variable Analysis та виберемо 2 змінні.

У Tabular Options оберемо пункти Corellations та Rank Correlations.

  1. Розрахуємо коефіцієнти для першого випадку.

Коефіцієнт Пірсона:

= 0,10303

Перевіримо значущість коефіцієнта.

    

t0 = 0.29297

 t0,975(n-2)= 2,30601      

Коефіцієнт Спірмена:

=

= 0,10303

            

t0=0.29297

t0,975(n-2)= 2,30601      

КоефіцієнтКендела:

Спочатку підрахуємо кількість обмінів.

Впорядкуємо послідовність:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

9

7

5

4

10

3

2

6

8

Z0=0,08944

Z0,975= 1,95997  (нормальне розподілення)  

  1. Розрахуємо коефіцієнти для другого випадку.

      Перевіримо коефіцієнти кореляції для послідовності з повторюваними значеннями.

X

3

3

3

4

5

1

5

2

6

7

Y

3

4

1

1

2

4

2

3

4

5



   



Коефіцієнт кореляції Пірсона:

,

=

Перевірка значущості коефіцієнта Пірсона:

          

Коефіцієнт кореляції Спірмена:

,  

Де              ,  — кількість значень в кожній з q груп однакових значень послідовності k та l однакових значень послідовності p.

Перевірка значущості коефіцієнту кореляції Спірмена:

Коефіцієнт кореляції Кендала:

      

1

2

3

3

3

4

5

5

6

7

1

1

2

2

3

3

4

4

4

5

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

2

4

4

4

7

7

7

9,5

9,5

1.5

1.5

3

2

5.5

5.5

5

8.5

8.5

6

Перевірка значущості коефіцієнта кореляції:
,

z0,975=1,96

Висновок: Виконавши лабораторну роботу, отримали практичні навички по встановленню статистичного зв’язку між сукупностями даних за допомогою коефіцієнтів кореляції Спірмена, Кендала, Пірсона.

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.