Ряды вариационные корреляция

Как и другие статистические характеристики, вычисляемые с предварительной группировкой исходных данных в вариационные ряды, коэффициент корреляции определяют разными способами, дающими совершенно идентичные результаты. [c.219]

Классы, помещаемые в верхней строке таблицы, обычно располагаются слева направо в возрастающем порядке, а в первом столбце таблицы — сверху вниз в убывающем порядке. При таком расположении классов вариационных рядов их общие частоты (при наличии положительной связи между признаками X и У) будут распределяться по клеткам решетки в виде эллипса по диагонали от нижнего левого угла к верхнему правому углу решетки или (при наличии отрицательной связи между признаками) в направлении от верхнего левого угла к нижнему правому углу решетки. Если же частоты fxy распределяются по клеткам корреляционной Таблица 98 решетки более или менее равномерно, не образуя фигуры эллипса, это будет указывать на отсутствие корреляции между признаками. [c.218]

Распределение частот fxy по клеткам корреляционной решетки дает лишь общее представление о наличии или отсутствии связи между признаками. Судить о тесноте или силе связи, ее направлении можно более или менее точно лишь по значению и знаку коэффициента корреляции. При вычислении коэффициента корреляции с предварительной группировкой выборочных данных в интервальные вариационные ряды не следует брать слишком широкие классовые интервалы. Грубая группировка гораздо сильнее сказывается на значении коэффициента корреляции, чем это имеет место при вычислении средних величин и показателей вариации. [c.218]

Теперь следует выяснить, как применяется этот метод к выборкам, группируемым в вариационные ряды и корреляционные таблицы (большие выборки). Начнем с отыскания эмпирических уравнений регрессии обхвата груди У по росту X и роста по обхвату груди мужчин. Чтобы решить эту задачу, необходимо предварительно рассчитать средние арифметические у я х, средние квадратические отклонения Sj, и s и вычислить коэффициент корреляции Гху между этими признаками. Читателю предлагается (по примеру расчета Гху между массой тела и годовым удоем коров горбатовской породы) вычислить эти величины, которые оказались равными =85,17 i = 164,62 Sy = = 2,02 Sx=2,73 и Гху=0,391. [c.265]

Последовательность вычисления рангового коэ( )ф1щпента корреляции показана п табл. 5.7. 3-я графа, где приведены ранги величины х, полностью совпадает с 1-й графой, ГПК в вариационном ряду значений предела прочности сплавов отсутствуют одинаковые члены. В 5-й графе приведены ранговые числа величин у, причем для одинаковых значений предела выносливости сплавов присваивались одинаковые ранговые числа, равные средним ирифметическим- Например, сплавы № 1 н № 4 нме.пи наименьший предел выносливости, ] Ш11ЫЙ = 130 МПа, В вариационном ряду (2,58) эти значения предела выносливости имели [c.123]

Причиной таких исключений является тот факт, что каждый биологический признак представляет собой функцию многих переменных на него влияют и генетические, и средовые факторы, что и обусловливает варьирование признаков. Поэтому зависимость между биологическими признаками имеет не функциональный, а статистический характер, когда в массе однородных индивидов определенному значению одного признака, рассматриваемого в качестве аргумента, соответствует не одно и то же числовое значение, а целая гамма распределяющихся в вариационный ряд числовых значений другого признака, рассматриваемого в качестве зависимой переменной, или функции. Такого рода зависимость между переменными величинами называется корреляционной или корреляцией [c.209]

Малые выборки. При наличии малочисленных выборок коэффициент корреляции вычисляют непосредственно по значениям сопряженных признаков, без предварительной группировки выборочных данных в вариационные ряды. Для этого служат приведенные выше формулы (144) и (145). Более удобными, особенно при наличии многозначных и дробных чисел, которыми выражаются отклонения вариант л ,- и уг от средних х п у, служат следующие рабочие формулы [c.211]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...