АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Регрессионный анализ. Иногда при анализе корреляционных связей важно установить, как количественно

Читайте также:
  1. II. Основные проблемы, вызовы и риски. SWOT-анализ Республики Карелия
  2. III. Анализ продукта (изделия) на качество
  3. III. Анализ результатов психологического анализа 1 и 2 периодов деятельности привел к следующему пониманию обобщенной структуры состояния психологической готовности.
  4. IX. Дисперсионный анализ
  5. Oанализ со стороны руководства организации.
  6. SWOT- анализ и составление матрицы.
  7. SWOT-анализ
  8. SWOT-анализ
  9. SWOT-анализ
  10. SWOT-анализ в качестве универсального метода анализа.
  11. SWOT-анализ.
  12. VI. АНАЛИЗ СЕГМЕНТА S—Т

Иногда при анализе корреляционных связей важно установить, как количественно

меняется один признак по мере изменения другого на единицу.

В этих случаях регрессионный анализ осуществляется на основании вычисления

и оценки коэффициентов регрессии (R). Поскольку изменчивых величин две

(X и Y) и регрессия является двусторонней, то соответственно будут и два

коэффициента регрессии R xy и Rух, которые вычисляются по формулам:

,

,

где rху – коэффициент корреляции; х и у – средние квадратические

отклонения двух сравниваемых рядов.

Коэффициент регрессии характеризует только линейную зависимость и имеет

знак «плюс» при положительной и знак «минус» - при отрицательной

связи. Между коэффициентами корреляции и регрессии имеется определенная

связь, выражающаяся формулой:

.

Зная коэффициенты регрессии, можно легко определить коэффициенты

корреляции.

Коэффициент регрессии нашел широкое применение в статистике физического

развития. Он показывает, например, насколько изменяется масса тела при

увеличении роста на 1 см или возраста на 1 год. Аналогично при помощи

коэффициента регрессии можно выяснить, как должна меняться окружность

грудной клетки при изменении роста на 1 см.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)