Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!
Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.
Множественный корреляционный анализ позволяет проанализировать тенденции взаимного изменения нескольких случайных величин. Эти тенденции отображаются специальной матрицей М, называемой КОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЕЙ, имеющей вид:
| 1 | ρ12 | ρ13 | ... | ρ1j | ... | ρ1k |
| ρ21 | 1 | ρ23 | ... | ρ2j | ... | ρ2k |
| ρ31 | ρ32 | 1 | ... | ρ3j | ... | ρ3k |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| ρi1 | ρi2 | ρi3 | ... | ρij | ... | ρik |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| ρn1 | ρn2 | ρn3 | ... | ρnj | ... | 1 |
Элементами корреляционной матрицы М являются парные коэффициенты корреляции ρijмежду i-той и j-той случайными величинами. Очевидно, что матрица М квадратная и симметричная(ρij=ρji), а элементы главной диагонали равны 1.
Иногда в качестве характеристики совокупной коррелированности какой-либо случайной величины со всеми остальными используется КОЭФФИЦИЕНТ МНОЖЕСТВЕННОЙ КОРРЕЛЯЦИИ:
Rj0 = ( 1 - |M|/|Mjj| )1/2
Здесь Rj0 - коэффициент множественной корреляции j-той случайной величины с остальными; |M| - определитель корреляционной матрицы М; |Mjj| - определитель минора матрицы М, получаемого вычеркиванием j-той строки и j-того столбца.
Квадрат коэффициента множественной корреляции показывает, какая доля общей дисперсии j-той случайной величины обусловлена рассеянием остальных случайных величин.
В любой из пакетов прикладных программ (ППП) обязательно включена процедура вычисления элементов корреляционной матрицы. Не следует забывать, что получаемая матрица содержитТОЧЕЧНЫЕ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОРРЕЛЯЦИИ и, следовательно, случайные величины. Поэтому, по каждой из оценок должна быть проверена гипотеза о равенстве нулю истинного значения коэффициента корреляции. Утверждать о наличии коррелированности двух случайных величин можно лишь в том случае, если данные противоречат этой гипотезе.
ИЛИ
Расчеты обычно начинают с вычисления парных коэффициентов корреляции характеризующих тесноту связи между двумя величинами
Множественные ситуации вычисляют 2 типа парных коэффициентов корреляции:
1) ryxj- коэффициенты определяют тесноту связи между функцией отклика у и одним из факторов хj
2) rxjxm- коэффициенты показывающие тесноту связи между одним фактором xj и фактором xm (j,m=1,p)
