Корреляция между переменными

Как мы уже отмечали в предьщущих разделах, если коэффициент корреляции близок к +1 или —1, то это указывает на то, что две рассматриваемые переменные находятся в тесной связи. Вопрос заключается в том, как интерпретировать эту тесноту Например, многие из нас согласятся, что г = 0.99 указывает на значимую корреляцию между переменными. Аналогично, значение г = 0.003 близко к нулю, и, следовательно, по нашему мнению, это указывает на незначительную корреляцию. Промежуточные значения г, как-то +0.5, —0.4 или +0.3 достаточно трудно истолковать, и поэтому требуется дополнительное исследование. [c.112]

Из данных таблицы следует, что все коэффициенты взаимной корреляции между переменными равны нулю. Поэтому вместо системы уравнений (VII. 1) получаем равенства [c.143]

Вычисленный по формуле (11,180) выборочный коэффициент корреляции равен коэффициенту корреляции между переменными, выраженными в натуральном масштабе (11,156). [c.186]

При сравнении часто возникает вопрос не различается ли степень корреляции между переменными х и у ъ двух рядах измерений В таком случае надо проверить разность обоих коэффициентов корреляции Г1 и гз для гп1 и т.2 измерений. Для этого составляют выражение [c.163]

Вычисленный по формуле (IV 95) выборочный коэффициент корреляции равен коэффициенту корреляции между переменными, выраженными в натуральном масштабе Гу%., Уравнение регрессии между нормированными переменными не имеет свободного члена и принимает вид [c.143]

Если переменные стандартизованы, эти координаты равны коэффициентам корреляции между переменной к и основными факторами 1 и 2, г , так чтобы [c.214]

Рис. 6.15 показывает, что может произойти, когда корреляция игнорируется. Если вы не учитываете корреляцию между переменными и оцениваете средние значения и стандартные отклонения кластеров, то можете сделать вывод, что кластеры имеют конфигурацию, показанную на рис. 6.15, б, в то время как на самом деле они имеют контуры, показанные на рис. 6.15, а. Таким образом, излишнее упрощение привело к тому, что два существенно непересекающихся кластера выглядят так, как будто они вполне определенно перекрываются. [c.255]

Дополнительные вопросы, возникающие при применении линейных уравнений регрессии (учет корреляции между переменными, критерии отбрасывания лишних переменных и введения новых и т. д.) освещены в работе [60]. [c.177]

Достоверность регрессии или, точнее, корреляцию между переменными можно также оценить другим способом. Вместа сопоставления варианс делят сумму квадратов регрессии на общую сумму квадратов. Это отношение, условно обозначаемое г , показывает, какая часть изменчивости обусловлена регрессией [c.446]

Функции исследования процесса реализованы с помощью комплекса алгоритмов и программ, позволяющих выявить особенности работы установки. К ним относятся программы, обеспечивающие расчет и протоколирование различных статистических показателей процесса (коэффициенты корреляции между переменными, математическое ожидание и дисперсии параметров, корреляционные функции и др.), программы запоминания и распечатки динамических режимов процесса (пуск, переход с выпуска 01Щ0Й марки продукта на другую), алгоритмы и программы адаптации коэффициентов моделей и др. [c.111]

Исследования на приемных детях. Альтернативный подход к проблеме корреляции между переменными, измеряющими влияние генов и внешней среды,-исследования на приемньк детях. Предполагается, что для приемньк детей влияния окружающей среды рандомизированы и остается только генетическая изменчивость родителей. У приемных детей можно сравнить генетическое влияние биологических родителей с влиянием среды в лице приемных родителей [2119]. [c.79]

На практике значимость значения г в большой степени зависит от объема выборки. Это можно проиллюстрировать на простом примере. Вспомните, что коэффициент корреляции — это показатель того, насколько близко точки фафика разброса лежат относительно прямой линии. Если все точки находятся на прямой линии, то коэффициент корреляции равен 1. А теперь рассмофите ситуацию, когда на фафике отмечены только две точки. В таком случае точки должны лежать на прямой линии. Попробуйте-ка на фафике разброса поставить две точки, которые нельзя было бы соединить прямой Следовательно, при наличии только двух точек коэффициент корреляции наверняка равен г= 1 (или —1). Однако очевидно, что это значение г необязательно подразумевает наличие зависимости между этими двумя переменными. Для проведения приемлемого в какой-то степени анализа корреляции необходимо иметь, по крайней мере, фи точки на фафике разброса. Таким образом, при небольших по объему выборках даже значения г, близкие к 1, могут не означать наличия значимой корреляции. Например, если на фафике разброса имеется тысяча точек, то значение г = 0.1 достаточно, чтобы показать некую корреляцию между переменными. [c.112]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология