Презентация на тему: ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1

Реклама. Продолжение ниже
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
Анализ поля корреляции (визуальный анализ)
Анализ выборочного коэффициента корреляции
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1
Выводы корреляционного анализа в зависимости от значения r yx
Оценка тесноты линейной связи (шкала Чаддока)
Составление планов эксперимента с учетом возможности проведения корреляционного анализа
1/11
Средняя оценка: 4.8/5 (всего оценок: 10)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (138 Кб)
Реклама. Продолжение ниже
1

Первый слайд презентации

ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1

Изображение слайда
1/1
2

Слайд 2

Корреляционный анализ - один из наиболее простых методов математической статистики, позволяющий качественно предсказывать изменения y при изменяющихся значениях x i (устанавливать связь между этими случайными величинами). Если каждому значению x i соответствует всегда строго определенное значение y, то считают, что между этими величинами существует функциональная связь, то есть зависимость  ( y =  ( x 1, x 2,..., x i,... x k ) +  ) является функциональной. 2

Изображение слайда
1/1
3

Слайд 3

При наличии функциональной зависимости и знании о ней можно точно предсказывать величину y, задавая конкретное значение x i. В большинстве случаев, задавая конкретное значение x i, можно предсказать лишь тенденцию изменения y. Эта тенденция обнаруживается лишь при достаточно большом числе m j различных значений (уровней) изменяемого фактора x i, а при малых величинах m j данная тенденция может не наблюдаться (рис.) 3

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
4

Слайд 4

Корреляционная связь имеет два крайних предельных случая: функциональная связь (самая тесная зависимость y от x i ) и полное отсутствие связи (влияния x i на y ). Наличие между y и x i корреляционной или функциональной связи устанавливается только в результате проведения корреляционного анализа. 4

Изображение слайда
1/1
5

Слайд 5

При корреляционном анализе отражают следующие выводы в форме слов: - наличие зависимости между y и x i ("есть" или "нет" и др.); - характер зависимости ("функциональная" или "корреляцион­ная") и ее тип ("линейная", "нелинейная", "экспоненциальная", "пара­болическая", "синусоидальная" и др.); - знак связи : "положительная" - если с увеличением величины значений x j растет величина y ; "отрицательная" - если с уменьшением величины значений x j снижается величина y ; - теснота (сила) корреляционной связи ("очень тесная", "тесная", "не очень тесная", "ярко выраженная", "выраженная", "слабо выраженная" и др.). 5

Изображение слайда
1/1
6

Слайд 6: Анализ поля корреляции (визуальный анализ)

Полем корреляции называют рисунок (график), выполненный на плоскости в системе двух прямоугольных координат y и х, на котором приведены точки с координатами y v и x v ( V - номер уровня фактора х от 1 до m ). Анализ поля корреляции проводится визуально. 6

Изображение слайда
1/1
7

Слайд 7: Анализ выборочного коэффициента корреляции

Корреляция между двумя случайными величинами ( y и х ) Присвоим каждой точке на поле корреляции свой номер i (такой же номер будет и у взаимосвязанной пары координат этой точки). Обозначим через N общее число точек с координатами y i и x i (количество парных наблюдений в выборке). Тогда выборочный коэффициент парной корреляции можно рассчитать по формуле 7

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже
8

Слайд 8

Выборочный коэффициент парной корреляции имеет следующие свойства: Величина r yx не изменяется при изменении начала отсчета величин, а также масштаба координатных осей y и х. В величине r yx одновременно заложена доля случайности и нелинейности связи между y и х. По величине и знаку r yx можно сделать большинство выводов корреляционного анализа 8

Изображение слайда
1/1
9

Слайд 9: Выводы корреляционного анализа в зависимости от значения r yx

9

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
10

Слайд 10: Оценка тесноты линейной связи (шкала Чаддока)

10

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
11

Последний слайд презентации: ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Лекция 3 1: Составление планов эксперимента с учетом возможности проведения корреляционного анализа

Корреляционный анализ не предъявляет повышенные требования к планированию эксперимента. Обязательным единственным условием является выполнение соотношения m j > 2. Для проведения корреляционного анализа желательно, чтобы план эксперимента предусматривал: 1) широкую область изменения значений факторов x i ; 2) большое число m j значений (уровней) факторов x i, при этом разница между уровнями должна быть больше абсолютной погрешности их измерения; 3) повторные опыты для каждого значения факторов x i ; 4) большое общее число измерений ( N ). 11

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже