| Главная » Статьи » Студенту » Высшая математика | Добавить статью |
Материалы по теме:
| На практике в результате независимых наблюдений над величинами X и Y, как правило, имеют дело не со всей совокупностью всех возможных пар значений этих величин, а лишь с ограниченной выборкой из генеральной совокупности, причем объем n выборочной совокупности определяется как количество имеющихся в выборке пар. Первоочередной задачей статистической обработки экспериментального материала является систематизация полученных данных и выяснение формы соответствующей генеральной совокупности. Пусть величина Х в выборке принимает значения x1, x2,....xm, где количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке может повторяться. Пусть величина Y в выборке принимает значения y1, y2,....yk, где k - количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке также может повторяться. В этом случае данные заносят в таблицу с учетом частот встречаемости. Такую таблицу с группированными данными называют корреляционной. Первым этапом статистической обработки результатов является составление корреляционной таблицы (таблица 1).
В первой строке основной части таблицы в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины X. В первом столбце также в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины Y. На пересечении соответствующих строк и столбцов указываются частоты nij (i=1,2,...,m; j=1,2,...,k) равные количеству появлений пары (xi;yi) в выборке. Например, частота n12 представляет собой количество появлений в выборке пары (x1;y1). Так же nxi Аналоги формул (3), полученные по данным корреляционной таблицы, имеют вид: Пример 3. Изучалась зависимость между качеством стандартности товаров Y(%) и количеством товаров (X) шт. Результаты наблюдений приведены в виде корреляционной таблицы.
Требуется: Решение: Пользуясь данными, приведенными в этой таблице, по формулам (6), находим: Следовательно, Таким образом, выборочное уравнение прямой регрессии Y на X выражается формулой: Y=79.475+1.111(x-24.24)=79.475+1.111x-26.930=52.545+1.111x Откуда:
где Yлин(x=x1)=52.545+1.111•18=72.5 и т.д. yx1=(5•70+7•75)/12=72.91 и т.д. Сопоставляя полученные результаты, приходим к выводу, что значения, вычисленные по уравнению выборочной регрессии и по линейной зависимости хорошо согласуются. Заключение. Величины, вычисленные путем подстановки возможных значений Х в уравнение прямой регрессии и в функцию регрессии, практически совпадают. Замечание. Для упрощения вычислений в корреляционной табл. удобно от (xi;yi) перейти к новым переменным (ui;vi), положив ui=(xi-x0)/h1; vj=(yj-y0)/h2 (*) где x0 и y0 варианты соответствующие наибольшим частотам соответственно xi и yi. hi=xi+1-xi. Обратный пересчет осуществляется по формулам: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
26.08.2010
6579
5.0/1
0
Теги:
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Похожие статьи: |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
BBcode:

nij, 1≤i≤m, сумма элементов i-го столбца, nyj
nij, 1≤j≤k, - сумма элементов j-ой строки и
(6)
6579
5.0/1
0
