869

Корреляционно-регрессионный анализ методик лечения больных

Практическая работа

Информатика, кибернетика и программирование

Коэффициент Корреляции Кендалла. Выявление статистической связи. Коэффициент корреляции Пирсона. Статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин. Суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с большим значением рангов.

Русский

2013-01-06

224 KB

8 чел.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ имени акад. С. П. КОРОЛЕВА»
(НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) (СГАУ)

Отчет

По учебно-исследовательской работе студентов

На тему : «Корреляционно-регрессионный анализ методик лечения больных»

Выполнили:

Клыков Е.В. гр. 6403

Маратканов Ю.С. гр. 6402

Хуснутдинов Р.Д. гр. 6403

Петров Н.В. гр. 6403

Проверил:

Есипов Б.А.

Самара, 2012

Статистическая зависимость

Статистическая зависимость (корреляционная) — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение , либо коэффициент корреляции  (или ). В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными. В первом случае предполагается, что мы можем определить только наличие или отсутствие связи, а во втором  также и ее направление. Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция  корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой. При этом коэффициент корреляции будет отрицательным. Положительная корреляция в таких условиях  это такая связь, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной. Возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи  например, для независимых случайных величин.

Выявление статистической связи

Коэффициент корреляции Пирсона

Для определения корреляционной зависимости между двумя случайными величинами используют коэффициент корреляции Пирсона. Заметим, что понятие корреляции является одним из основных понятий теории вероятностей и математической статистики; оно было введено Гальтоном и Пирсоном.

Определяется по формуле:

- выборочное среднее для параметра x.

- выборочное среднее значение для параметра y.

- соответствующие среднеквадратические отклонения.

xi, yi – соответствующие варианты для x и y.

Коэффициент корреляции изменяется в пределах [-1;1]

Коэффициент Корреляции Кендалла

Применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать. Значения показателя X выставляют в порядке возрастания и присваивают им ранги. Ранжируют значения показателя Y и рассчитывают коэффициент корреляции Кендалла:

,

где .

 — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с большим значением рангов Y.

 — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с меньшим значением рангов Y. (равные ранги не учитываются!)

Если исследуемые данные повторяются (имеют одинаковые ранги), то в расчетах используется скорректированный коэффициент корреляции Кендалла:

 — число связанных рангов в ряду X и Y соответственно.

Описание примера

Ниже представлены две таблицы Excel. Первая таблица является исходной. В ней находятся данные, между которыми необходимо установить коэффициент корреляции Пирсона. Так как в этой таблице слишком много данных, то она в отчёте представлена не полностью. Во второй таблице находится коэффициент корреляции Пирсона между различными количественными показателями из первой таблицы. Вторая таблица выглядит очень наглядно и понятно, по ней можно очень просто определить, как зависят друг от друга различные показатели. Например, объём простаты и объем удаленной простаты тесно связаны друг с другом, их коэффициент корреляции достаточно высок и равен примерно 0,8. А зависимость ПСА  от максимального УФМ мала, их коэффициент корреляции равен 0,17, следовательно, они не зависят друг от друга. Таким образом, по второй таблице можно определить все зависимости количественных показателей из первой таблицы между собой.


Таблица 1 – Исходные данные


Таблица 2 – Коэффициент корреляции Пирсона


Краткая инструкция пользователя

Для того, чтобы посмотреть коэффициент корреляции между двумя какими-либо величинами, посмотрите, как называется столбец с характеристикой. Например возраст - это столбец «С», Глиссон – это столбец «N» и так далее. После того, как вы определите названия столбцов, просто посмотрите на таблицу 2, в ней все необходимые коэффициенты уже вычислены. Например коэффициент корреляции между характеристиками «ПСА» и «ТРУЗИ» равен -0,09511.

Рисунок 1 – Таблица коэффициентов корреляции Пирсона

Аналогично можно посмотреть коэффициент корреляции и для других характеристик.

Ниже представлена экранная форма программа для расчета коэффициентов корреляции Пирсона Спирмена. В начале необходимо нажать кнопку «Открыть», и выбрать файл с таблицей uirs_xls_22222222.xls. Далее необходимо отсортировать какой-либо столбец, нажав на его названии. Потом заполняем 1-й ранг, затем сортируем 2-й выбранный столбец, и уже потом нажимаем кнопку «Заполнить ранг 2». Затем нажимаем кнопку «Вычислить корреляцию», и видим результаты работы метода Спирмена в соответствующих полях. При нажатии на кнопку «Метод Пирсона», откроется окно с таблицей корреляционной зависимости по методу Пирсона.

Рисунок 2 – Главное окно программы расчетов коэффициентов Спирмена и Пирсона.

Список использованной литературы:

  1.  Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с.
  2.  Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — 4-е издание, переработанное и дополненное. — Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 480 с.
  3.  Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с.

  1.  

 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

1198. Производственный анализ СПК Октябрьский Волотовского района 63.5 KB
  Уставный капитал колхоза составляет 29531 тыс. руб. Учредителями хозяйства являются члены кооператива, которые объединили свои имущественные и земельные доли. Основным видом деятельности является сельское хозяйство, доля выручки от продажи сельскохозяйственной продукции на 2010 год составила 98 %.
1199. Проектирование одноэтажного промышленного здания города Волгограда 38.92 KB
  К промышленным относят здания, в которых размещены цехи, выпускающие готовую продукцию или полуфабрикаты. Технико-экономические показатели объемно-планировочного решения. Оценка полученных результатов. Выполнение промышленного здания из прогрессивных металлических конструкций несущих и ограждающих элементов.
1200. Энергетический расчет оптико-электронного прибора 55 KB
  Для обеспечения работоспособности любого оптико-электронного прибора важно получить определенные энергетические соотношения между полезным сигналом и порогом чувствительности прибора. В качестве материала анализирующей призмы, при заданном диапазоне измерения коэффициента преломления.
1201. Технологический процесс работы пассажирской станции Брянск-Орловский 1 класса 131 KB
  Технико-эксплуатационная характеристика станции Брянск-Орловский. Устройство для обслуживания пассажиров. Обработка пассажирского поезда своего формирования по прибытию. Обработка пассажирского поезда своего формирования по отправлению. Обработка транзитных поездов, подвергающихся таможенному досмотру и пограничному контролю.
1202. Создание и редактирование растровой графики 147.5 KB
  Интерфейс программы AdobePhotoshop, масштабирование. Восстановление интерфейса программы. Также можно использовать ряд сочетаний клавиш. Выделения области изображения. Для создания выделенной области фиксированного размера. Для создания выделенной области с определенным соотношением высоты и ширины. Выделения линии толщиной в один пиксель. Перемещение и дублирование выделенных областей
1203. Вирішення технологічних, конструктивних і дослідницьких проблем в умовах виробництва 161 KB
  Коротка характеристика випускаючих машин. Каток на пневмомашинах Д-551Б (ДУ-16Б). Каток причіпний кулачковий Д-614. Збірно-розбірні пристрої на заводі Жовтнева кузня. Організація заводської служби. Експлуатація компоновок збірно-розбірних пристосувань. Основні напрямки поліпшення організації оплати праці. Продуктивність праці, як економічна категорія. Методи вимірювання та показники рівня продуктивності праці.
1204. Изучение особенностей машинного программирования циклических алгоритмов с заданным числом повторений 36.5 KB
  Освоение особенностей организации внутрисегментных и межсегментных переходов, правил работы с сегментными регистрами. Изучение особенностей машинного программирования циклических алгоритмов с заданным числом повторений циклов. Анализ форматов и схем выполнения машинных команд ближнего и дальнего переходов программы.
1205. Звіт про перевірку відділень ПАТ 61.5 KB
  Перевірка проводилась шляхом телефонування на внутрішні номери нижче вказаних відділень. Відділення Київська регіональна дирекція ПАТ ВТБ Банк. Відділення Донецька регіональна дирекція ПАТ ВТБ Банк. Відділення Львівська регіональна дирекція ПАТ ВТБ Банк.
1206. Структура та метрологічні характеристики інформаційно-вимірювальних каналів 45.5 KB
  Схема каналу вимірювання температури. Сумарна похибка ІВС. Максимальне допустиме відхилення температури від градуіровочних таблиць термометра опору ТСП. Середня квадратична абсолютна похибка ІВС. Середні квадратичні похибки елементів системи.