Cтраница 1
Теснота корреляционной зависимости определяется коэф фяциентом парной или множественной корреляционной зависи МОСТИ. [1]
Характеристикой тесноты корреляционной зависимости является дисперсия условных распределений. Чем больше дисперсия условных распределений, тем менее тесной является зависимость между случайными величинами. [2]
Выбор показателей тесноты корреляционной зависимости определяется ее формой. Кроме того, никакой прогноз относительно дальнейшего развития изучаемого явления в его связи с данным фактором невозможен без представления о форме этой связи. Под формой корреляционной связи понимают тип аналитической формулы, выражающей зависимость между изучаемыми признаками. [3]
Одним из самых простых показателей тесноты корреляционной зависимости является коэффициент ранговой корреляции. [4]
Все промежуточные значения р характеризуют степень тесноты линейной корреляционной зависимости. [5]
Уже из приведенных рассуждений видно, что чем связь между признаками ближе к функциональной, тем меньше Ашгц и следовательно, тем больше приближается DMWTp к / 6щ, а значит, отношение DKeMTf / Do6lu - K единице. Отсюда ясно, что целесообразно рассматривать в качестве меры тесноты корреляционной зависимости отношение межгрупповой дисперсии к общей, или, что то же, отношение межгруппового среднего квадратического отклонения к общему среднему квадратическому отклонению. [6]
Степень корреляционной зависимости двух величин может быть различной начиная от полной независимости и кончая строгой функциональной зависимостью. Упомянутые коэффициенты регрессии характеризуют одностороннюю зависимость и не могут служить мерой тесноты корреляционной зависимости или мерой корреляции. [7]
Степень корреляционной зависимости двух величин может быть различной, начиная от полной независимости и кончая строгой функциональной зависимостью. Упомянутые коэффициенты регрессии характеризуют одностороннюю зависимость и не могут служить мерой тесноты корреляционной зависимости или мерой корреляции. [8]
Парные коэффициенты рассчитываются для всевозможных пар переменных без учета влияния других факторов. Для того чтобы определить взаимное влияние факторов, применяют частные коэффициенты корреляции, которые отличаются от коэффициентов парной корреляции тем, что выражают тесноту корреляционной зависимости между двумя признаками уже при устранении изменений, вызванных влиянием других факторов корреляционной модели. [9]
На рис. 184 для сравнения показаны эмпирическая линия регрессии и границы разброса результатов замеров ( по б и / г) для механизма передвижения стрипперного крана. Это влияние можно выявить с помощью коэффициента корреляции г, который характеризует тесноту корреляционной зависимости, оценивая относительное значение вариации условия х в образовании общей вариации у. Корреляционная связь тем теснее, чем больше величина г. В этом смысле значения коэффициента корреляции 1 указывают на строгую функциональную положительную или отрицательную связь. [10]
Если бы связь между у и х была функциональной и притом линейной, то вычисляемые по уравнению значения у совпали бы с фактическими. Но в статистических измерениях функциональная зависимость уже становится корреляционной, поскольку сами параметры меняются. В связи с этим вводится понятие тесноты корреляционной зависимости. [11]