Проверка коэффициента корреляции на значимость (достоверность), Регрессионный анализ - Практическое статистическое исследование по оценке взаимосвязи и построение регрессионной модели

После нахождения линейного коэффициента корреляции (r) Проводится проверка на его значимость (достоверность), эта проверка основана на механизме статистических гипотез, в основе которого лежит Правило Стьюдента: Статистические гипотезы: Первая гипотеза: : где " r = 0"; Вторая гипотеза: ; По таблице Стьюдента значение TКрит. Для нашего объема выборки 2,3 . = 10 - 2 = 8 (2,3 по Таблице Стьюдента).

Л = 0,05

1

12,7

2

4,3

3

3,2

4

2,8

5

2,6

6

2,5

7

2,4

8

2,3

Найдем Среднее квадратичное отклонение линейного коэффициента корреляции:

Айдем наблюдаемое значение для (r):

=

Вывод: так как попадает в область принятия гипотезы (H1) , то эта гипотеза принимается, а гипотеза (H0) отклоняется. Следовательно, коэффициент корреляции R = 0,89 Является значимым, т. е. связь между (x) и существует.

Регрессионный анализ

После завершения корреляционного анализа, исследования продолжаются, но уже в рамках регрессионного анализа, то есть если нами будет достоверно установлено, что связь между (x) и (y) существует, и коэффициент корреляции успешно прошел проверку на значимость (достоверность), то переходит в регрессионный анализ. Основные цели регрессионного анализа: 1) Построение математической модели исследования бизнес процесса; 2) Проверка построения модели на качество; Найдем параметры модели: Параметр модели (а): = Параметр модели (b): b = = 17,5 - 0,67-27,4 = -0,85; Уравнение модели имеет вид: ;

Похожие статьи




Проверка коэффициента корреляции на значимость (достоверность), Регрессионный анализ - Практическое статистическое исследование по оценке взаимосвязи и построение регрессионной модели

Предыдущая | Следующая