Корреляция коэффициенти 2 системасынын корреляциялык моментинин (SSV) жана анын максималдуу маанисинин катышы болгон корреляция нормалдаштырылган момент деп да аталат. Өз кезегинде, корреляциялык момент экинчи тартиптеги аралаш борбордук момент деп аталат (MSC X жана Y).
Нускамалар
1 кадам
Белгилей кетүүчү нерсе, W (x, y) мааниси ТШОнун биргелешкен ыктымалдык тыгыздыгы болот. Өз кезегинде, корреляциялык учур орточо чоңдуктардын белгилүү чекитине салыштырмалуу ТШОнун өз ара чачырашынын мүнөздөмөсү болот (my жана mx математикалык күтүүлөрү), эркин маанилердин индекстеринин ортосундагы сызыктуу байланыш деңгээли X жана Y.
2-кадам
Каралып жаткан корреляциялык моменттин касиеттерин карап көрөлү: Rxx = Dx (дисперсия); R (xy) = 0 - X жана Y көз карандысыз көрсөткүчтөрү үчүн. Бул учурда, төмөнкү теңдеме туура болот: M {Yts, Xts} = 0, бул учурда сызыктуу байланыш жок экендигин көрсөтөт (бул жерде биз айткан жокпуз) ар кандай байланыш, бирок, мисалы, квадраттык). Мындан тышкары, X менен Y маанилеринин ортосунда сызыктуу катуу байланыш болсо, төмөнкү теңдеме жарактуу болот: Y = Xa + b - | R (xy) | = bybx = max.
3-кадам
R (xy) - корреляция коэффициенти, мааниси кокустук чоңдуктардын ортосундагы сызыктуу байланышта болууга тийиш деп эсептөөгө кайтуу. Анын мааниси -1ден бирге чейин өзгөрүшү мүмкүн, андан тышкары, анын өлчөмү болушу мүмкүн эмес. Демек, R (yx) / bxby = R (xy).
4-кадам
Алынган маанилерди графикага өткөрүп бериңиз. Бул сизге нормалдаштырылган корреляциялык моменттин маанисин, эмпирикалык түрдө алынган X жана Y индекстерин элестетүүгө жардам берет, бул учурда белгилүү бир тегиздиктеги чекиттин координаттары болот. Сызыктуу катуу байланыш болгондо, бул чекиттер так Y = Xa + b түз сызыкта жатышы керек.
5-кадам
Оң корреляциялык маанилерди алып, аларды алынган графикке туташтырыңыз. R (xy) = 0 теңдемеси менен, бардык белгиленген чекиттер (mx, my) борбордук аймагы бар эллипстин ичинде болушу керек. Бул учурда, центтин жарым квадраттарынын мааниси кокустук чоңдуктардын дисперсиясынын маанилери менен аныкталат.
6-кадам
Эксперименталдык ыкма менен алынган SV маанилери 100% ыктымалдык тыгыздыгын чагылдыра албастыгын эске алыңыз. Ошондуктан, талап кылынган чоңдуктардын бааларын колдонуу эң жакшы: mx * = (x1 + x2 +… + xn) (1 / n). Андан кийин менин * саныма окшош эсептегиле.
