Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
N .У ТУ Л
2ху
0 = 1. В геометрической интерпретации коэффициент г показывает, насколько геометрическое место точек, определяемое выборкой, близко к прямой линии. Подчеркнем это обстоятельство еще раз: величина коэффициента корреляции отражает не тесноту связи у и х вообще, а только близость этой связи с линейной. Далее будут приведены примеры, когда коэффициент корреляции по абсолютной величине мал (линейная связь слабая), а реальная связь результата производства с производственными факторами достаточно тесна. В соответствии с определением коэффициента парной корреляции его значения находятся в интервале [— 1, 1]. На практике принято считать, что если модуль коэффициента г нахо- дится в пределах 0...0Д5, то линейная связь отсутствует. При |г| = 0, 1б...0, 2 связь плохая, при |г| = 0, 21...0, 3— слабая, при г\ = = 0, 31...0, 4 —умеренная, при \г\ = 0, 41...0, 6 — средняя, при г\ = = 0, 61...0, 8— высокая, при \г\ = 0, 81...0, 9 — очень высокая, при \г\ = 0, 91... 1 —полная. При положительных значениях коэффициента парной корреляции говорят о прямой связи, при отрицательных — об обратной. В случае, когда мы имеем дело с множественной зависимостью (К> 1), используют коэффициенты парной корреляции для пар отдельных факторов— гх[х2'гхт и т-д-> котоРые отражают кор-релированность соответствующих факторов (но только в смысле линейной связи!). Формула для выборочных оценок таких коэффициентов подобна (9.1). Введем матрицу коэффициентов парной корреляции: УУ УХ\ 'ух2 Г У V 'х\у х\х\ х\Х2 УХ К гх\хк
гхку гхкхх гхкх2 'хкхк Тогда коэффициент множественной корреляции (иногда используют термин «свободный коэффициент корреляции») между у и совокупностью факторов х[,..., х% определяется следующим образом: гу; х\,..., хк |1" 1уу где Р— определитель матрицы Р; Руу — алгебраическое дополнение первого элемента матрицы Р. Область значений коэффициента множественной корреляции — [0, 1]. Этот коэффициент показывает, насколько в (К + 1)- мерном пространстве переменных (у, хь..., хх) геометрическое место точек, определяемое выборкой, близко к гиперплоскости. В случае парной зависимости формула для коэффициента множественной корреляции сводится к (9.1), а в случае зависимости результата производства от двух факторов может быть преобразована к виду 'у; х[, х2 ' Гух\ + Гух2 2гх\Х2 Гух\ гух2
Х-г1 Как уже отмечалось, коэффициенты корреляции отражают не тесноту связи у с Х\,..., х^ вообще, а близость этой связи к линейной. Тесноту нелинейных связей можно характеризовать выборочным корреляционным отношением: N,. Л2 X [у]-уЛ I ДМ где у' =/\х{,..., х'Л —значение результативного показателя, определяемое в соответствии с построенной регрессионной (сглаженной) зависимостью в точках, задаваемых анализируемой выборкой. Область значений корреляционного отношения — [0, 1]. Корреляционное отношение показывает, насколько принятая регрессионная зависимость у=/(х],..., х^), гДе функция / относится к определенному классу (необязательно линейных функций), соответствует реальной статистической картине. Для случая линейной регрессии (когда функция / линейна) выполняются соотношения: К=гух Хк (случай множественной связи); К =|г^| (случай парной связи). Очевидно, что если связь у с хи..., хк тесная и близкая к линейной, то как К, так и гу; хь > хк будут близки к 1. Подчеркнем, что хотя в случае линейной регрессии значения коэффициентов К и гу.^Хх^Хк совпадают, в общем случае они характеризуют различные аспекты исходной статистической информации (выборки), в связи с чем на практике целесообразно совместное их использование.
|