Читайте также:
|
|
Более совершенный измеритель тесноты связи между признаками - линейный коэффициент корреляции Пирсона характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. Он строится на основе отклонений индивидуальных значений х и у от соответствующей средней величины. Но в отличие от Кф, учитывает значение отклонений (х - ) и (у - ).
Опр.7. Линейный коэффициент корреляции представляет собой среднюю величину из произведение нормативных отклонений для х и у.
, (3)
, (4)
. (5)
Линейный коэффициент корреляции принимает значения от 0 до ±1.
Таблица.1. Качественная оценка связи между признаками:
Теснота связи | Величина линейного коэффициента корреляции | |
Прямая связь | Обратная связь | |
Слабая | 0,1 – 0,3 | (-0,1) – (-0,3) |
Средняя | 0,3 – 0,7 | (-0,3) – (-0,7) |
Тесная | 0,7 – 1,0 | (-0,7) – (-1,0) |
Линейный коэффициент корреляции имеет большое экономическое значение при исследовании социально-экономических явлений и процессов, распределения которых близки к нормальным.
Пример3. По десяти предприятиям имеются данные о размере основных фондов (факторный признак Х) и выпуске продукции (результативный признак У), млн. руб.:
Х 4,3 5,4 3,6 6,9 3,9 4,7 4,0 6,4 5,5 5,8
У 22,4 18.6 13,1 25,1 10,2 19,2 15,7 23,4 16,0 21,5
Исчислите коэффициент Фехнера, линейный коэффициент корреляции и постройте поле корреляции. Сделайте вывод.
Дата добавления: 2015-01-12; просмотров: 19 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |