Презентация на тему Корреляционный и регрессионный анализ

XIX в., понятие «корреляция» в статистике, «corelation» (соответствие).

их признаками: функциональную и статистическую.

величин влечет изменение распределения других (другой), и эти другие

величины принимают некоторые значения с определенными вероятностями.
Функциональной называют зависимость, в которой значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной.
В общем виде y = f(x), где y – зависимая переменная, или функция от независимой переменной x

со средним значением других, хотя в каждом отдельном случае

любая взаимосвязанная величина может принимать различные значения.
Если же у взаимосвязанных величин вариацию имеет только одна переменная, а другая является детерминированной (т.е. строго определенной), то такую связь называют не корреляционной, а регрессионной.

средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной;
2) измерение

тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой.
Вторая задача специфична для статистических связей (корреляционный анализ), а первая разработана для функциональных связей и является общей (корреляционный и регрессионный анализ).

коэффициент корреляции.
Корреляционная связь между признаками может быть линейной и

нелинейной, положительной и отрицательной.

между зависимой у и независимой х переменными y =

f(x), которую называют регрессией (или функцией регрессии). График функции называют линией или кривой регрессии.
Hа практике x задается, а y - это наблюдение какой-либо величины на опыте, в эксперименте.

линейной модели (или тесноты линейной связи между переменными).

y = a + bx.

метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом.

служит коэффициент корреляции r:




Коэффициент корреляции может принимать

значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь.