Г) Коэффициент Фехнера (Густав Теодор Фехнер (1801-1887) немецкий психолог)

 , где С и Н – обозначение совпадения (С) или несовпадения (Н) знаков отклонений от средней признаков  и .

 показал отсутствие связи.



Измерение тесноты связи качественных признаков.

Распределение опрошенных выпускников по уровню успеваемости и намерениям продолжать учебу.

Стратегия

Успеваемость школьников

отл – хор хор хор – удовл удовл Итого
Безусловно продолжать учебу (13,3) 16 (26,6) 28 (22,2) 21 (11,9) 9   74
условное распределение (%) [21,6] [37,8] [28,4] [12,2] 100
Скорее продолжать учебу (3,6) 2 (7,2) 6 (6) 7 (3,2) 5   20
условное распределение (%) [10] [30] [35] [25] 100
Скорее начать работать (0,54) - (1,08) 1 (0,9) 1 (0,48) 1   3
условное распределение (%) - [33,3] [33,3] [33,3] 100
Еще не определился   (0,56) - (1,12) 1 (0,9) 1 (0,42) 1   3
условное распределение (%) - [33,3] [33,3] [33,3] 100
Итого безусловное распределение  (%) 18 [18] 36 [36] 30 [30] 16 [16]   100

1. Проверить гипотезу о наличии взаимосвязи между признаками ().

2. Исчислить коэффициенты взаимной сопряженности Чупрова и Пирсона.

 – число строк,  – число столбцов,  – число наблюдений,  – частности условного распределения (в квадратных скобках),  – частость итоговая в строке безусловного распределения.

При независимости признаков частости условных и безусловного распределений совпадают () и .

, где  и  - соответственно эмпирические и теоретические частоты в  строке  столбца.

, так ; ; ;  т.д.

 - теоретические частоты в случае отсутствия зависимости между признаками (в таблице в круглых скобках).

 при , .

, распределение можно считать случайным, связь не значима.

Показатели тесноты связи: коэффициенты взаимной сопряженности:

Коэффициент Пирсона (С)  

Коэффициент Чупрова (К)

Связь слабая, и т.к. , наличие связи между признаками не доказано.

* Часто число степеней свободы означают сочетанием букв «df» (degree of freedom)

Задача 1.

Имеются данные об объеме ВВП некоторых стран и протяженности автомобильных дорог.

  ВВП, трлн долл. по ППС-2014 млн. км
США 17,428 6,6
Китай 18,337 4,8
Россия 3,769 1,4
Германия 3,814 0,6
Великобритания 2,630 0,4
Франция 2,659 1,0
Бразилия 3,074 1,7
Япония 4,985 1,2
Индия 7,340 5,6

Найти уравнение регрессии и измерить тесноту связи на основе: линейного коэффициента корреляции и ранговых коэффициентов Спирмена и Кенделла.

Задача 2.

На основе данных об ожидаемой продолжительности жизни в некоторых странах и доли государственных расходов на здравоохранение в ВВП оценить степень тесноты связи на основе ранговых коэффициентов корреляции.

Страна Ожидаемая продолжительность жизни, лет Гос. расходы на здравоохранение в % к ВВП
Россия 70,2 3,7
Германия 80,8 9,0
Великобритания 81,1 8,1
Япония 82,7 1,4
США 78,7 8,2
Австралия 82 6,2
Китай 73,3 2,9
Индия 65,1 1,2

Задача 3.

Распределение женщин по числу рожденных детей и родительских семей по числу детей представлено в следующей таблице:

Число детей в родительской семье

Количество женщин по числу рожденных детей

Итого

0 1 2 3
1 18 40 32 7 97
2 49 90 70 14 223
3 40 100 150 60 350
Всего 107 230 252 81 670

1. На основе критерия χ 2  оценить значимость расхождений частот эмпирических и теоретических;

2. Оценить степень тесноты связи на основе коэффициентов Пирсона и Чупрова.

Задача 4.

На основе опроса телезрителей получено следующее распределение по признаку запоминания рекламы:

  Купили рекламируемый товар Не купили Итого
Запомнили рекламу 30 40 70
Не запомнили 10 70 80
Итого 40 110 150

На основе коэффициентов ассоциации Юла и контингенции Пирсона оцените влияние рекламы на покупку товара.




Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: