Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Понятие меры связи

Теоретические описание построенного ряда сводится к подбору его аналога на основе функции нормального распределения:

’’(x) = ,

Где ’(x) – относительная плотность распределения.

Для упрощения использования функция нормального распределения приводится к виду:

’(x) = ’(t),

где ’(t) = , а t = – стандартизированное отклонение.

Значения стандартизованной функции нормального распределения находятся по таблице значений функции Лапласа.

Теоретический аналог данному распределению подбирается следующим образом:

1. Для каждого значения признака рассчитывается значение .

2. По рассчитанным значениям , на основе таблицы значений функции Лапласа, определяют значения .

3.Используя соотношения = и = , рассчитывают теоретические частоты .

4. Строится теоретическая кривая распределения (по точкам с координатами ).

5. Проверяется надежность подобранного теоретического распределения. Для этого используются критерий согласия Пирсона

( -критерий).

Номер группы	Середина интервала	Частота
			-0,57	0,3391		0,571
			-0,28	0,3836		0,529
			0,01	0,3989		0,160
			0,29	0,3825		1,714
			0,58	0,3372		0,364
			0,87	0,2732		0,333
			1,16	0,2036		3,67
ИТОГО

ВЫВОД: Целью данной работы являлось построение и исследование вариационного ряда. Данная работа выполнялась в несколько этапов, которые включают эмпирическое и теоретическое исследование.

На первом этапе мы определили количество групп по формуле Стержесса – 7 групп, но после подсчета ширины интервала – 12 млрд.руб. после чего построили ряд распределения 84-х компаний по капитализации.

На втором этапе по исходным данным определяем частотные характеристики: частота, частость, накопленная частот, накопленная частость, абсолютная плотность распределения и относительная плотность распределения.

На третьем этапе осуществили графическое представление вариационных рядов.

В ходе четвертого этапа рассчитали значение моды – 8,2 млрд.руб., медианы – 31,9 млрд. руб.

Для степени однородности ряда мы рассчитали такие характеристики, как: дисперсию – 1738,15 млрд. руб., среднеквадратическое отклонение – 41,69 млрд. руб., а также коэффициент вариации – 88 %, следовательно колеблемость ряда высокая и ряд считается неоднородным.

При исследовании формы распределения мы рассчитали степень асимметрии – это значит, что мы наблюдаем умеренную правостороннюю асимметрию, а также показатель эксцесса -2,99, это значит, что мы наблюдаем плосковершинное распределение.

Выполняя пятый этап работы, т.е. теоретическое описания ряда распределения, мы определили теоретические частоты, а также общую теоретическую частоту статистическим единицам. Определили показатель Пирсона так как у нас количество статистических единиц равно 84. Полученное расчетное значение - критерия сравнивается с теоретическим аналогом. Теоретический аналог подобран верно, т.к. .

Понятие меры связи

Для измерения силы связи разработаны специальные коэффициенты, называемые мерами связи. Коэффициентов существует столько же, сколько и моделей связи, т. е. для каждой модели связи существует свой коэффициент.

Общие свойства мер связи

1. Значения коэффициентов изменяются в интервале [0;1] для ненаправленных связей, и [-1;1] – для направленных.

2. Значения коэффициентов, равное нулю, может свидетельствовать

а) об отсутствии связи между признаками

б) о том, что выбранная модель не соответствует характеру

связи

3. Значение коэффициента связи близкое к 1 свидетельствует о наличии сильной ненаправленной или сильной положительной связи.

4. Значение коэффициента близкое к –1 свидетельствует о наличии сильной отрицательной связи.

5. Значение коэффициента равное 1 или –1 свидетельствует о наличии полной связи в терминах выбранной модели.

6. Выборочное значение коэффициента является статистически значимым, если по нему можно заключить, что значение коэффициента для генеральной совокупности будет отличаться от нуля.