Корреляционный коэффициент

Cтраница 1

Корреляционный коэффициент г ( R для множественной корреляции, в случае более чем одного переменного параметра), показывающий, насколько хорошо экспериментальные данные описываются этим уравнением. Если корреляционный коэффициент равен единице, то это соответствует точной функциональной зависимости. Чем больше r ( R) отличается от единицы, тем более сомнительно, что найдена правильная форма искомой зависимости. [1]

Корреляционные коэффициенты RE и RL и соответствующие масштабы ТЕ и TL представляют особый интерес при описании турбулентной диффузии. Было введено много других характеристик турбулентности, включая и такие, которые содержали пульсации температуры или концентрации, а не скорости. Однако полное статистическое описание турбулентности требует значительно больше информации, чем та, что включают введенные выше понятия, даже если поток гомогенный, изотропный и стационарный. Вследствие этого часто необходимо обращаться к значительно более простым моделям. [2]

Значение корреляционного коэффициента, близкое к 1, указывает, чт между рассматриваемыми рядами чисел действительно имеется довольно близкая положительная корреляций. [3]

Равенство корреляционного коэффициента нулю означает, что между экспериментальными величинами отсутствует какое-либо соотношение. [4]

Разнообразие корреляционных коэффициентов, применяемых при анализе социологических данных, продиктовано стремлением отразить реально существующее разнообразие типов связей в обществе. Поэтому данное обстоятельство следует рассматривать скорее как свидетельство достоинств статистического аппарата, заключающихся в гибкости и большой приспособленности его к анализу сложнейших взаимосвязей. Каждый корреляционный коэффициент приспособлен для измерения вполне определенного вида связи. [5]

Значения только корреляционного коэффициента регрессии в координатах lg & Г2 - - Ig & ri еще не являются достаточным критерием, чтобы судить о возможности делать какие-либо определенные выводы. [6]

При вычислении корреляционных коэффициентов bflbv рассмотрим следующие случаи. [7]

Процедура Вейвлет-преобразования. [8]

И на основе корреляционных коэффициентов участков оригинального сигнала ( их цветовых значений) и версий вейвлета складывается картина, которая характеризует время и масштаб частоты. [9]

Имеющиеся в таблицах [7] корреляционные коэффициенты г и s позволяют дать оценку точности этого результата. [10]

Аналогичным способом вычисляются все остальные корреляционные коэффициенты, которые оказываются равными нулю вследствие свойства факторизации, заложенного в этой модели. [11]

Распределения вероятности с положительной, нулевой и отрицательной асимметриями.| Распределения вероятности с эксцессом, большим или меньшем, чем три, или равным трем. [12]

Говорят, что две случайные переменные, корреляционные коэффициенты которых равны 1 или - 1, будут или полностью коррелированными, или полностью антикоррелированными, соответственно. Например, если Х2 ах 6, где а и Ъ - реальные числа, то ясно, что Х2 и х флуктуируют вверх и вниз вместе, когда число а положительно, и флуктуируют в противофазе, когда а отрицательно. [13]

Теперь необходимо доказать, что полученный корреляционный коэффициент имеет смысл, а не является результатом случайного совпадения. Тот факт, что коэффициент корреляции равен 1, сам по себе ничего не означает; в тех случаях, когда число пар значений невелико, получить высокое значение коэффициента корреляции довольно просто. Экстремальный случай - это две пары чисел, корреляционный коэффициент для которых всегда равен единице, но это еще ровно ничего не означает. [14]

Техника получения значений такого рода корреляционных коэффициентов и оценка точности получаемых соотношений типа (3.58) описываются в специальной литературе по математической обработке опытных данных. [15]

Страницы: 1 2 3 4