Студопедия
МОТОСАФАРИ и МОТОТУРЫ АФРИКА !!!


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

XI. УЧЕБНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ




ЗАДАНИЕ №1. Определение ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО Коэффициента корреляции методом линейной корреляции Пирсона

Типовое задание (Вариант 1)

Вычислить коэффициент корреляции методом линейной корреляции и оценить его репрезентативность, используя исходные данные, приведенные в таблице 4.4.

Таблица 4.4 Рост и масса тела десяти школьников 2 класса:

Рост тела (см)
Масса тела (кг)

Образец выполнения типового задания

1. Составляем сводную таблицу исходных и рассчитанных данных:

Рост тела (xi) Масса тела (yi) i = = хi –`x dyi = = yi –`y i * dyi dxi² dyi²
-19,9 -7 139,3 396,01
-17,9 -5 89,5 320,41
-9,9 -3 29,7 98,01
-2,9 -2 5,8 8,41
0,1 -2 -0,2 0,01
5,1 26,01
5,1 -2 -10,2 26,01
10,1 30,3 102,01
15,1 120,8 228,01
15,1 228,01
N Σ xi = 1299 i=1 N Σ yi = 270 i=1     N Σ dхi*dyi = 556 i=1   N Σ dxi² = i=1 =1405,9 N Σ dxi² = 268 i=1
X̄ = 129,9 Ȳ = 27          

2.Рассчитываем коэффициент линейной корреляции:

rxy =   N ∑(dхi * dyi) i=1       =       556       = 0,906
N N ∑ dxi² * ∑ dyi² i=1 i=1 1405,9 * 268

Данный результат говорит о наличии прямой сильной степени связи (таблица 4.2).

3. По таблице 4.1 критических значений коэффициента корреляции, учитывая, что n′ = 10 - 2, определяем репрезентативность коэффициента корреляции:

rxy = 0,906 > r кр = 0,77, следовательно, отвергается нулевая гипотеза об отсутствии связи между ростом и массой тела и принимается альтернативная, о том что рост и масса тела коррелируют между собой с вероятностью 99%.

Обработка данных на персональном компьютере в среде

Электронных таблиц Microsoft Excel

Сведения из теории.

Коэффициент корреляции Пирсона применяется для выборок, содержащих количественный признак, с нормальным частотным распределением (в параметрической статистике). В электронных таблицах Excel его значение вычисляется с помощью встроенной статистической функции КОРРЕЛ().








Дата добавления: 2015-04-20; просмотров: 673; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: На стипендию можно купить что-нибудь, но не больше... 9271 - | 7355 - или читать все...

Читайте также:

 

35.173.57.84 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.002 сек.