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