Материал: Основы корреляционного анализа

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное предприятие высшего профессионального образования

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ

___________________________________________________________________________________

В.И.Устимов, В.Г.Фарафонов

ОСНОВЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Учебное пособие

ГУАП

Санкт-Петербург

2014

1

АННОТАЦИЯ

Учебное пособие составлено в соответствии с программой по высшей математике для студентов экономических специальностей.

В пособии рассмотрены разделы курса теории вероятностей и математической статистики: основы корреляционного и регрессионного анализа. Каждый раздел содержит теоретические сведения и формулы, проиллюстрированные подробно разобранными примерами. Завершают пособие 10 вариантов контрольных работ для заочников, каждый из которых содержит 4 задачи.

Настоящее пособие может быть рекомендовано как студентам бакалавриата, так и магистратуры, углублённо изучающим вопросы теории вероятностей и математической статистики.

2

ВВЕДЕНИЕ

Математико-статистические исследования становятся необходимым инструментом для получения более глубоких и полноценных знаний о механизме случайных явлений и процессов. Овладение приемами статистической обработки наблюдений, освоение методов составления уравнений, дающих адекватное описание изучаемого явления, — непременное условие получения корректных выводов.

Внастоящем пособии, на примере двух случайных величин, рассматриваются корреляционный и регрессионный анализ, широко применяемые при построении математических моделей. Данные методы обработки и анализа статистических данных широко распространены в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), контроле качества промышленной продукции, металловедении, агрохимии, гидробиологии, биометрии и т.п., что обусловлено простотой подсчёта коэффициентов корреляции и регрессии и тем, что их применение не требует специальной математической подготовки.

Пособие состоит из двух разделов. В первом разделе (Главе 1), рассматривается построение корреляционного поля, корреляционных таблиц и вычисление выборочного корреляционного коэффициента. Там же достаточно подробно описана процедура построения доверительного интервала для коэффициента корреляции и определения значимости корреляционной связи. Во втором разделе (Главе 2) обсуждается построение кривых регрессии, в том числе и построение линейной регрессии.

Авторы стремились изложить материал , с одной стороны, наиболее просто и понятно,

сдругой стороны - достаточно строго с математической точки зрения. Применяемый математический аппарат основан на программе начального университетского курса высшей математики, в частности теории вероятностей и математической статистики.

Впособии приведены экономические примеры, которые позволяют наглядно продемонстрировать последовательность обработки данных. При этом следует отметить, что примеры будут понятны не только студентам экономических специальностей, но и студентам, обучающимся по техническим направлениям и информатике.

Пособие завершается 10 вариантами контрольных работ, что позволяет использовать его при заочной форме обучения. Каждая контрольная содержит 4 задачи, связанных с обработкой данных методами корреляционного и регрессионного анализа.

Санкт-Петербург,

В.И.Устимов

сентябрь 2014 г.

В.Г. Фарафонов

3

ГЛАВА 1. ОСНОВЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

Корреляция (от лат. correlatio — соотношение, взаимосвязь), корреляционная зави-

симость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин приводит к систематическому изменению значений другой или других величин.

Зависимость между тремя и бóльшим числом случайных величин изучается методами

многофакторного корреляционного анализа [ 5-6 ], которые сводятся к вычислению ча-

стных и множественных коэффициентов корреляции и корреляционных отношений.

В настоящем пособии мы ограничимся рассмотрением взаимосвязью двух случайных величин ξ и η, математической мерой корреляции которых является коэффициент кор-

реляции rξη.

Корреляционный анализ – это совокупность основанных на теории математической статистики (теории корреляции) методов обнаружения корреляционной зависимости между случайными величинами.

Для двух случайных величин ξ и η корреляционный анализ состоит из следующих этапов:

-построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы;

-вычисление выборочного коэффициента корреляци;

-проверка статической гипотезы о значимости корреляционной связи. Рассмотрим подробнее каждый из указанных этапов.

1.1. Корреляционное поле и корреляционная таблица.

Корреляционное поле и корреляционная таблица являются исходными данными при корреляционном анализе. Пусть (xi, xj) - значения, которые принимают соответственно случайные величины ξ и η в процессе парных измерений (i = 1, ..., n; j = 1, ..., n). Изображая полученные результаты в виде точек в декартовой системе координат, получим корреляционное поле. По характеру расположения точек поля можно составить предварительное представление о форме зависимости случайных величин, например, о том, что одна из них в среднем возрастает (рис. 1a) или убывает (рис. 1b) с возрастанием другой.

yi

yi

xi

xi

Рис. 1a

Рис. 1b

4

Пример 1. По 30 фитнес-центрам были установлены затраты ξ на рекламу и количество реализованных годовых абонементов η. В таблице фирмы ранжированы по величине затрат на рекламу:

Таблица 1. Статистические данные (выборка) для примера 1.

 

Затраты на

Количество

 

Затраты на

Количество

№ n/n

рекламу,

реализован.

№ n/n

рекламу,

реализован.

 

тыс. руб.

абонементов

 

тыс. руб.

абонементов

1

160

800

16

215

1150

2

170

730

17

220

1000

3

170

800

18

220

1200

4

175

850

19

220

1250

5

180

800

20

220

1300

6

180

880

21

225

1250

7

180

950

22

230

1300

8

185

820

23

230

1350

9

190

900

24

235

1400

10

190

1000

25

235

1450

11

195

920

26

240

1500

12

200

1060

27

240

1600

13

205

950

28

250

1550

14

210

900

29

260

1700

15

210

1200

30

270

1700

Корреляционное поле, построенное по статистическим данным, приведено на рис. 2.

 

 

Рис. 2.

Корреляционное поле

 

 

Количество реализованных абонентов

1800

 

 

 

 

 

 

1600

 

 

 

 

 

 

1400

 

 

 

 

 

 

1200

 

 

 

 

 

 

1000

 

 

 

 

 

 

800

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

400

 

 

 

 

 

 

200

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

0

50

100

150

200

250

300

 

 

 

Затраты на рекламу, тыс.руб

 

 

Анализ рис. 2. позволяет сделать вывод о наличии сильной линейной статистической

связи между затратами фитнес-центров на рекламу и количеством реализованных годо-

5

Источник: https://studfile.net/preview/16431523/