6505

Корреляционный анализ

Практическая работа

Математика и математический анализ

Корреляционный анализ Исходные данные Построим выборку, состоящую из 20 значений двух случайных величин (xi, yi). В качестве случайной величины X была выбрана средняя заработная плата стран мира, за Y размер внешнего долга (таблица 1). Таблица 1. Ст...

Русский

2013-01-04

43.88 KB

6 чел.

Корреляционный анализ

Исходные данные

Построим выборку, состоящую из 20 значений двух случайных величин (xi, yi).

В качестве случайной величины X была выбрана средняя заработная плата стран мира, за Y размер внешнего долга (таблица 1).

Таблица 1.

Страны мира

Среднемесячная зарплата, долл. США.  X

Внешний долг, миллионов долл. США.   Y

Российская Федерация

760

519,4

Казахстан

600

94

Азербайджан

450

2,4

Украина

350

98

Армения

330

4,4

Молдова

300

3,9

Киргизстан

220

3,4

Беларусь

210

29

Таджикистан

100

1,7

Германия

3900

5624

Швеция

3400

1016

Италия

3000

2684

Испания

2800

2570

Греция

2600

560

Польша

1700

220

Румыния

1100

100

Болгария

900

51

США

4100

15033

Япония

3600

2719

Франция

3600

4710

Объём выборке n = 20 

На рисунке 1 представлена зависимость размера внешнего долга стран от заработной платы.

Рис. 1. Зависимость внешнего долга от заработной платы

Построим модель зависимости между переменными x и y, используя коэффициент корреляции. Корреляционное уравнение имеет вид

где  – математическое ожидание случайной величины Y,

– математическое ожидание случайной величины X,

– дисперсия,  – дисперсия,  – выборочный коэффициент корреляции.

В нашем случае математические ожидания и дисперсии принимают значения: = 1552.2; = 1706.0; ; ;

Подставим полученные характеристики в корреляционное уравнение:

  1.  Y на X

  1.  X на Y

Геометрическое представление линии регрессии Y на X и X на Y это две пересекающиеся прямые, проходящие через общую точку .

Построим график полученной модели (рис. 2)

Рис. 2. Корреляционная модель

Доверительный интервал прямых регрессии

Доверительная оценка отклонения теоретической прямой регрессии от выборочной находится по формуле

Y на X:

Или

где t – табличное значение Стьюдента (доверительный интервал 0.05) для степеней свободы k=20-2=18

Подставляя значения в (1), получим

Рис. 3. Зависимость внешнего долга стран от заработной платы с доверительным интервалом

X на Y:

Рис. 4. Зависимость заработной платы внешнего долга стран с доверительным интервалом

Проверка значимости коэффициента корреляции

Рассмотрим 2 гипотезы о коррелированности случайных переменных X и Y:

1. Гипотеза H0: случайные переменные не коррелированны, это одновременно свидетельствует о том, что они независимы;

2. Гипотеза H1: случайные переменные линейно зависимы и между ними существует корреляционная связь.

В таблице критических точек распределения Стьюдента по уровню значимости α = 0.05 и числу степеней свободы k = 25 - 2 = 23 находим критическую точку tкр=2.10

Проверим значение случайной контрольной величины

Получилось, что tнабл>tкр, следовательно, принимается гипотеза H1 о коррелированности X и Y

Проверка адекватности модели Фишера

Проверим адекватность модели по критерию Фишера.

где ,

пример расчёта    

Видно, модель адекватна, так как

По таблице критических точек распределения Фишера, по уровню значимости α = 0.05 и числам степеней свободы k1= 20-1=19 и k2=20-1=19 находим критическую точку Fкр = 2.1555.

Имеем, Fкр>Fнаб, следовательно, выдвинутая гипотеза о соответствии выборочных данных построенной модели принимается.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

75607. Сигналы. Электрический сигнал в радиотехнике 390 KB
  Сигнал это информационная функция несущая сообщение о физических свойствах состоянии или поведении какойлибо физической системы объекта или среды а цель обработки сигналов извлечение сведений которые отображены в этих сигналах и преобразование этой информации в форму удобную для восприятия и использования. Для выявления общих свойств сигналов их классифицируют по ряду признаков рис. По возможности предсказания мгновенных значений сигналов в любые моменты времени различают сигналы детерминированные и случайные. Информативным...
75608. РАЗЛОЖЕНИЕ ФУНКЦИЙ В РЯДЫ 259.5 KB
  Ортонормированный базис Для представления одномерных величин достаточно одного параметра. Возникает вопрос нельзя ли ввести ортонормированную систему в пространство функций так же как она вводится для векторного пространства Иначе говоря нельзя ли ввести множество взаимно перпендикулярных единичных функций Если это возможно то рассматриваемую функцию можно выразить в виде линейной комбинации таких функций. Рассмотрим некоторое множество функций семейство функций. Если число этих функций невелико можно...
75609. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИГНАЛА. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОДОБИЯ СИГНАЛОВ. КОРРЕЛЯЦИЯ 136 KB
  Элемент из этого числового набора называется компонентом вектора. Это означает что анализ вектора f аналогичен анализу функции непрерывного сигнала ft если она не имеет точек разрыва. Для этого необходимо определить понятия: расстояния между векторами скалярное расстояние норма вектора...
75610. РАЗЛОЖЕНИЕ ФУНКЦИЙ В ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ РЯД ФУРЬЕ 282.5 KB
  В последнем соотношении колебание самого большого периода, представленное суммой cost и sint, называют колебанием основной частоты или первой гармоникой. Колебание с периодом, равным половине основного периода, называют второй гармоникой
75611. РАЗЛОЖЕНИЕ ФУНКЦИЙ В КОМПЛЕКСНЫЙ РЯД ФУРЬЕ 60.5 KB
  Это и есть разложение в комплексный ряд Фурье. Коэффициенты Сk называются комплексными коэффициентами Фурье и, подобно действительным коэффициентам Фурье, вычисляются как скалярные произведения
75612. КЛЮЧЕВЫЕ ОПЕРАЦИИ ЦОС 191 KB
  Применяется для вычисления выходного сигнала yt линейной системы по заданному входному xt и известному импульсному отклику ht рис. Линейными называются системы для которых справедлив принцип суперпозиции отклик на сумму входных сигналов равен сумме откликов на эти сигналы по отдельности и принцип однородности изменение амплитуды входного сигнала вызывает пропорциональное изменение амплитуды выходного сигнала. Для реальных систем объектов свойство линейности может выполняться приближенно В системах цифровой обработки...
75613. ПРОГРАММИРОВАНИЕ КЛЮЧЕВЫХ ОПЕРАЦИЙ ЦОС В MATLAB 51.5 KB
  Основные арифметические операции в MATLAB: сложение, вычитание, умножение , деление и возведение в степень. Операции умножения, деления и возведения в степень рассчитаны на работу с матрицами, поэтому при поэлементных операциях они записываются
75614. Цифровая фильтрация 152 KB
  согласованные фильтры; фильтры для борьбы с шумами при нелинейных и нестационарных процессах фильтр ГильбертаХуанга Выбор способа борьбы с шумами должен производится с учетом свойств и особенностей информативного сигнала и помехи. Чем в большей степени свойства сигнала и шума априори известны тем может быть получен больший эффект от цифровой обработки. Кроме того несмотря на обилие стандартных доведенных до уровня готовых программ цифровой обработки с учетом конкретных априори известных свойствах информативного сигнала и шума может...
75615. ОПТИМАЛЬНАЯ И СОГЛАСОВАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ 170.5 KB
  Оптимальная фильтрация Оптимальное выделение сигнала из шума можно проводить различными методами в зависимости от того какая задача ставится: обнаружение сигнала сохранение формы сигнала и т. В каждом методе оптимальной фильтрации вводится понятие критерия оптимальности согласно которому строится оптимальный алгоритм обработки сигнала. Оптимальный фильтр КолмогороваВинера Фильтры низкой частоты высокой частоты и полосовые фильтры эффективны в том случае когда частотные спектры сигнала и шума не...