Содержание
- 2. Рассмотрим зависимость между ценой (х) и спросом (у). Данные наблюдений изобразим точками на графике
- 3. На графике видно, что между величинами есть сильная линейная связь
- 4. Как линейную связь оценить количественно? С помощью линейного коэффициента корреляции
- 5. Свойства линейного коэффициента корреляции:
- 6. Различные графики распределений пар (x,y) с коэффициентами корреляции
- 7. Коэффициент корреляции отражает линейную зависимость (верхняя строка)
- 8. но не описывает кривую зависимости (средняя строка)
- 9. и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей (нижняя строка)
- 10. Корреляция между переменными может оказаться ложной. Например, из-за наличия у них трендов Тренд – длительная тенденция
- 11. Для выявления ложной корреляции можно измерить корреляцию не самих показателей х и у, а их первых
- 13. Большое значение коэффициента корреляции говорит о сильной обратной линейной связи между рассматриваемыми количественными показателями. Проверим, не
- 14. Проверим, является ли корреляция ложной? Найдем корреляцию между первыми разностями
- 15. Корреляция между первыми разностями Получили маленькое значение, следовательно, сильная линейная связь между показателями х и у
- 17. Рассчитаем коэффициент корреляции между переменными
- 18. Следовательно имеет место сильная прямая линейная связь между темпом роста валового внутреннего продукта РФ (ВВП) и
- 19. Проверим, не является ли она ложной?
- 21. Скачать презентацию