Корреляционный анализ

Cтраница 1

Корреляционный анализ позволяет ввести количественную меру неравномерности перемещения ВНК. [1]

Корреляционный анализ показывает лишь степень соответствия данных принятой гипотезе. [2]

Корреляционный анализ устанавливает степень взаимной зависимости случайных величин и событий на основании изучения усредненного закона поведения величин, функционально несвязанных между собой, а также меру зависимости между рассматриваемыми величинами. Таким образом, корреляционный анализ изучает вероятностную ( стохастическую) связь случайных величин, при которой изменение одной величины ведет к изменению распределения другой; например, имеется стохастическая связь гранулометрических составов шихты, подаваемой в барабанный гранулятор, и продукта гранулирования. [3]

Корреляционный анализ подтвердил основные положения работы / 247, где рассмотрена взаимосвязь параметров hg / S и Ро на критерий Кирпичева во времени. В отличие от работ / 23, 24 627, в которых при - - ведены критериальные зависимости по определению критерия Кирпичева для подземных трубопроводов, в уравнение (3.1) включен параметр re / ftp При составлении математической модели было принято решение, что отношение hre / ft0 оказывает существенное влияние на критерий Кирпичева в течение всего времени прогрева. Это объясняется наличием опытов, в которых грунтовые воды соприкасаются с трубопроводом или же находятся выше него, т.е. влияние h / hf, на режим прогрева начинает сказываться с первых моментов времени после включения термоэлектрического нагревателя. [4]

Корреляционный анализ свидетельствует о том, что повышенный уровень цитогенетических нарушений в лимфоцитах контрольных и трехкратно иммунизированных обезьян сопровождается снижением БТФ ( соответственно г - 0 75 и г - 0 60; в обоих случаях Р 0 01) и возрастанием Ат. У трехкратно иммунизированных обезьян таких закономерностей не выявлено. [5]

Варианты рассеяния значений. [6]

Корреляционный анализ основан на расчете отклонения значений изучаемого признака от линии регрессии ( от лат. [7]

Корреляционный анализ представляет собой математическую процедуру, с помощью которой изучается эта взаимозависимость. Он заключается в вычислении коэффициентов корреляции - чисел, знак и величина которых характеризуют направление ( прямая / обратная) и интенсивность / тесноту ( строгая, сильная, умеренная, слабая, нулевая) взаимозависимости. Показателем интенсивности связи служит значение коэффициента. Есть мнение, что в социологических исследованиях значения коэффициентов корреляции выше 0 5 встречаются не очень часто, поэтому можно принимать во внимание те из них, которые равны или превышают 0 3 [ Статистические методы анализа информации... [8]

Корреляционный анализ позволяет конкретизировать сущностные характеристики модели, выделить и обосновать их качественную определенность. Они в цифровой форме фиксируют утверждение о том, что между двумя переменными существует линейная зависимость. Для каждой пары переменных эти коэффициенты принимают единственное значение ( от 1 до - 1), которое отражает силу их взаимосвязи. Сравнительный анализ этих значений позволяет достичь высокой качественной репрезентации, исходя из рассмотрения показателя матрицы распределения. [9]

Корреляционный анализ измеряет степень взаимосвязи между двумя переменными - например, ценой бумаги и индикатором. Полученная величина ( именуемая коэффициент корреляции) показывает, приведут ли изменения одной переменной ( напр. [10]

Корреляционный анализ имеет два основных назначения: определение прогностических возможностей индикаторов и характера взаимосвязи двух финансовых инструментов. [11]

Корреляционный анализ также используется для измерения взаимосвязи двух финансовых инструментов. [12]

Корреляционный анализ опирается на солидный математический аппарат. Так, прямолинейная корреляция основывается на решении нормальных уравнений; криволинейная - уравнений параболы 2-го порядка, 3-го порядка, л-го порядка, уравнений гиперболы и других типов кривых. [13]

Корреляционный анализ ( корреляционная модель) - метод, применяемый тогда, когда данные наблюдений или эксперимента можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. [14]

Корреляционный анализ позволяет установить степень линейной статистической связи как между факторами и показателем или параметром процесса, так и между различными факторами. [15]

Страницы: 1 2 3 4