Непараметрические показатели связи

Формы проявления взаимосвязей. Методы оценки тесноты связи: корреляционные (параметрические) и непараметрические. Оценка линейного коэффициента корреляции. Доверительный интервал для теоретического коэффициента корреляции. Ранговый коэффициент Спирмена.

Рубрика Математика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 18.12.2020
Размер файла 42,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Сущность, цели применения, основные достоинства метода канонических корреляций. Оценка тесноты связи между новыми каноническими переменными U и V. Максимальный канонический коэффициент корреляции, методика его расчета. Использование критерия Бартлетта.

    презентация [109,2 K], добавлен 10.02.2015

  • Сортировка размера пенсии по возрастанию прожиточного минимума. Параметры уравнений парных регрессий. Значения параметров логарифмической регрессии. Оценка гетероскедастичности линейного уравнения с помощью проведения теста ранговой корреляции Спирмена.

    контрольная работа [178,0 K], добавлен 23.11.2013

  • Функциональные и корреляционные зависимости. Сущность корреляционной связи. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками и измерение степени ее тесноты. Построение корреляционной таблицы. Уравнение регрессии и способы его расчета.

    контрольная работа [55,2 K], добавлен 23.07.2009

  • Преимущества и недостатки параметрических методов оценки. Процедура Роббинса-Монро, алгоритмы Литвакова и Кестена. Исследование стохастических аппроксимаций непараметрического типа. Непараметрическая оценка плотности вероятности и кривой регрессии.

    реферат [470,6 K], добавлен 22.04.2014

  • Классификация взаимосвязи явлений, различаемых в статистике, их разновидности и характеристика, отличительные признаки. Сущность коэффициента парной корреляции, его особенности и методика оценки достоверности, применение доверительных интервалов.

    реферат [1,3 M], добавлен 30.04.2009

  • Методика и основные этапы расчета параметров линейного уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Анализ качества построенной модели, с использованием коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации.

    лабораторная работа [22,3 K], добавлен 15.04.2014

  • Обоснование оценок прямых и косвенных измерений и их погрешностей. Введение доверительного интервала в асимптотическом приближении бесконечно большого числа экспериментов. Вычисление коэффициента корреляции для оценки зависимости случайных величин.

    реферат [151,5 K], добавлен 19.08.2015

  • Главная задача спектрального анализа временных рядов. Параметрические и непараметрические методы спектрального анализа. Сущность понятия "временный ряд". График оценки спектральной плотности для окна Дирихле, при центрированном случайном процессе.

    курсовая работа [332,8 K], добавлен 17.09.2009

  • Адекватная линейная регрессионная модель. Правило проверки адекватности. Определение математического ожидания, коэффициента детерминации, множественного коэффициента корреляции по характеристикам случайных величин. Оценка дисперсии случайной ошибки.

    контрольная работа [160,0 K], добавлен 13.08.2013

  • Нахождение выборочной средней и дисперсии. Построение гистограммы продолжительности телефонных разговоров и нормальной кривой Гаусса. Нахождение групповых средних и коэффициента корреляции. Выборочные характеристики и параметры уравнений регрессии.

    контрольная работа [87,8 K], добавлен 30.11.2013

  • Обработка одномерной и двумерной случайных выборок. Нахождение точечных оценок. Построение гистограммы функций распределения, корреляционной таблицы. Нахождение выборочного коэффициента корреляции. Построение поля рассеивания, корреляционные отношения.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 10.06.2013

  • Вычисление математического ожидания, дисперсии и коэффициента корреляции. Определение функции распределения и его плотности. Нахождение вероятности попадания в определенный интервал. Особенности построения гистограммы частот. Применение критерия Пирсона.

    задача [140,0 K], добавлен 17.11.2011

  • Длина интервала группирования. Графическое описание выборки. Гистограмма относительных частот. Кусочно-постоянная функция. Границы доверительного интервала математического ожидания. Вычисление коэффициента корреляции. Эмпирическая функция распределения.

    практическая работа [737,5 K], добавлен 14.02.2009

  • Понятие корреляционного момента двух случайных величин. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин Х и У. Степень тесноты линейной зависимости между ними. Абсолютное значение коэффициента корреляции, его расчет и показатель.

    презентация [92,4 K], добавлен 01.11.2013

  • Длина интервала группирования. Гистограмма относительных частот. Кусочно-постоянная функция. Среднеквадратичное отклонение оценки математического ожидания случайной величины. Коэффициент корреляции. Границы доверительного интервала для ожидания.

    курсовая работа [622,9 K], добавлен 18.02.2009

  • Нахождение плотности, среднеквадратического отклонения, дисперсии, ковариации и коэффициента корреляции системы случайных величин. Определение доверительного интервала для оценки математического ожидания нормального распределения с заданной надежностью.

    контрольная работа [200,3 K], добавлен 16.08.2010

  • Проведение аналитической группировки и дисперсионного анализа данных, с целью количественно определить тесноту связи. Определение степени корреляции между группировочными признаками и вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией.

    контрольная работа [140,5 K], добавлен 17.08.2014

  • Понятие доверительной вероятности и доверительного интервала и его границ. Закон распределения оценки. Построение доверительного интервала, соответствующего доверительной вероятности для математического ожидания. Доверительный интервал для дисперсии.

    презентация [124,9 K], добавлен 01.11.2013

  • Геометрическая формулировка задачи распознавания: построение поверхности, которая разделяет множества, соответствующие в пространстве признакам различных классов объектов. Основные понятия и определения. Непараметрические парзеновские оценки плотностей.

    курсовая работа [272,7 K], добавлен 10.04.2011

  • Задачи которые решает корреляционный анализ. Определение формы связи - установление математической формы, в которой выражается связь. Измерение тесноты, т.е. меры связи между признаками с целью установления степени влияния данного фактора на результат.

    реферат [67,3 K], добавлен 09.11.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.