კორელაციის კოეფიციენტს უწოდებენ კორელაციის ნორმალიზებულ მომენტს, რომელიც არის შემთხვევითი ცვლადების (SSV) სისტემის 2 კორელაციის მომენტისა და მისი მაქსიმალური მნიშვნელობის თანაფარდობა. თავის მხრივ, კორელაციის მომენტს ეწოდება მეორე რიგის შერეული ცენტრალური მომენტი (MSC X და Y).
ინსტრუქციები
Ნაბიჯი 1
უნდა აღინიშნოს, რომ მნიშვნელობა W (x, y) იქნება TCO- ს ერთობლივი ალბათობის სიმკვრივე. თავის მხრივ, კორელაციის მომენტი იქნება TCO– ს მნიშვნელობების ორმხრივი გაფანტვის მახასიათებელი საშუალო მნიშვნელობების გარკვეულ წერტილთან (მათემატიკური მოლოდინები my და mx), თავისუფალი მნიშვნელობების ინდექსებს შორის ხაზოვანი კავშირის დონე X და Y.
ნაბიჯი 2
განვიხილოთ განხილული კორელაციური მომენტის თვისებები: Rxx = Dx (ვარიაცია); R (xy) = 0 - დამოუკიდებელი X და Y წარმომადგენლებისთვის. ამ შემთხვევაში მოქმედებს შემდეგი განტოლება: M {Yts, Xts} = 0, რაც ამ შემთხვევაში ხაზოვანი კავშირის არარსებობას აჩვენებს (აქ არ ვგულისხმობთ ნებისმიერი კავშირი, მაგრამ, მაგალითად, კვადრატული). გარდა ამისა, თუ X და Y მნიშვნელობებს შორის წრფივი ხისტი კავშირი არსებობს, მართებული იქნება შემდეგი განტოლება: Y = Xa + b - | R (xy) | = bybx = max.
ნაბიჯი 3
დაუბრუნდით r (xy) - კორელაციის კოეფიციენტს, რომლის მნიშვნელობა უნდა იყოს წრფივ კავშირში შემთხვევით ცვლადებს შორის. მისი მნიშვნელობა შეიძლება განსხვავდებოდეს -1-დან ერთამდე, გარდა ამისა, მას არ შეიძლება ჰქონდეს განზომილება. შესაბამისად, R (yx) / bxby = R (xy).
ნაბიჯი 4
მიღებული მნიშვნელობები გადაიტანეთ გრაფაში. ეს დაგეხმარებათ წარმოიდგინოთ ნორმალიზებული კორელაციური მომენტის, ემპირიულად მიღებული X და Y ინდექსების მნიშვნელობა, რაც ამ შემთხვევაში იქნება წერტილის კოორდინატები გარკვეულ სიბრტყეზე. წრფივი ხისტი კავშირის არსებობის შემთხვევაში, ეს წერტილები სწორხაზოვან მდგომარეობაში უნდა იყოს ზუსტად Y = Xa + b.
ნაბიჯი 5
აიღეთ პოზიტიური კორელაციის მნიშვნელობები და დააკავშირეთ ისინი მიღებულ გრაფიკზე. R (xy) = 0 განტოლებით, ყველა დანიშნული წერტილი უნდა იყოს ელიფსის შიგნით, რომელსაც აქვს ცენტრალური რეგიონი (mx, my). ამ შემთხვევაში, სენტიქსის მნიშვნელობის ცენტი განისაზღვრება შემთხვევითი ცვლადების ვარიანტების მნიშვნელობებით.
ნაბიჯი 6
გაითვალისწინეთ, რომ ექსპერიმენტული მეთოდით მიღებული SV– ის მნიშვნელობები ვერ ასახავს ალბათობის სიმკვრივეს 100% -ით. ამიტომ უმჯობესია გამოვიყენოთ საჭირო რაოდენობის შეფასებები: mx * = (x1 + x2 +… + xn) (1 / ნ). შემდეგ ჩათვალე ჩემი * –ს მსგავსად.
