Презентация на тему Корреляцияның параметрлік емес бағалау әдісі

Пайдаланған әдебиеттер

анықтау, яғни функция түрін табу 
2 Байланыс күшін (тығыздығын)

анықтау, яғни х әртүрлі мәндер үшін у дәрежесін бағалау.
Белгілер арасындағы статистикалық байланысты белгілердің тәжірибелік мәндерінен ең төмен ауытқып, эксперименттік материалда байқалатын негізгі заңдылықты білдіретін математикалық фукцияның көмегімен беруге тырысады.
Байланыс теңдеулері (немесе регрессия теңдеулері) болатын функциялар байқалу формасы бойынша мынандай болады:
1 түзу сызықты;
2 қисық сызықты (параболалық, гиперболалық, дәрежелік және т.б.).
Байланыс формасын таңдауда, бірінші кезікте, қисықтың сол немесе басқа типі құбылыстың немесе процестің шынайы табиғатын, физикалық мәнінбейнелейтіндігін ескеру керек. Байланыс формасын графикалық анықтау үшін тәжірибелік деректерді арнаулы корреляциялық кестеге немесе корреляциялық торға енгізеді 

Адамның қабілетін және корреляция коэффицентті деген терминді Франсис Гальтон

енгізді. Ал ең атақты коррелияция коэффиценттін Карл Пирсон жасады. Бұл күндері корреляция коэффицентті көптеп жасалған. Психологияда көбінесе Пирсонның, Спирменнің, Кендалдың корреляциялық коэффиценттері қолданылады. Олардың ортақ ерекшеліктері, сандық шкалалар рангілік және метрикалық шкалаларда орындалған мәндердің арасындағы өзара байланысты анықтайды.

байланысқанын білуді мүмкін етеді және егер біз біреуін білсек

екінші өзгерткіш жайлы мүмкін деген мәндерді болжауды да жасайды.
Статистикалық әдістердің немесе тестердің корреляция дәрежесін есептейтін немесе жалпылауды мүмкін ететін екі түрі болады. Бірінші түрі ол өте кең қолданылатын параметрлік әдістер, оларға орташа мән, дисперсия сияқты параметрлер қолданылады.

жағдайда, зерттеуші өте аз таңдау көлемімен немесе сапалы мәліметтермен

жұмыс жасағанда өте құнды жәрдем береді, бұл әдістер өте қарапайым болып келеді себебі қолдануда, есептеуде өте ыңғайлы болады.
Параметрлік емес әдістердің бір маңызды міндеттерінің бірі ол популяцияның бір бөлігінде алынған мәліметтерді анализдеу, соның арқасында жалпы барлық популяцияға қорытынды жасау мақсатын орындайды.

түрде қандай да бір адамдар тобын немесе бір табиғи

бірлестікті білдірмейді; бұл термин барлық заттар мен жандылардың бәріне қатысты болады.

сыналушыларының тәуелсіз өзгергіштіктердің әсерге дейін және кейінгі нәтижелері жатады

Біздің жағдайда тәуелді таңдау үшін статистикалық әдістердің көмегімен жеке эксперименттік топ үшін жеке тексеру тобы үшін фондық деңгеймен әсерден кейінгі деңгейдің арасындағы айырмашылықтың дәл екендігі жайлы гипотезаны тексеруге болады. Тәуелді таңдау үшін орташалардың айырмашылықтарының дәлдігін анықтау үшін келесі формула қолданылады:

арасындағы айырма, ∑d осы жеке айырмалардың суммасы, ∑d² жеке

айырмалардың квадраттарының суммасы.
Алынған нәтижелер кестедегі t мәнімен тексеріледі, онда n -1 еркіндік дәрежесіне ие мәнді іздейміз; бұл жағдайда n жұп мәліметтердің саны боып табылады. Формуланы есептемес бұрын әрбір топ үшін барлық жұптардың нәтижелерінің арасындағы жеке айырмалар, осы айырмашылықтардың әрқайсысының квадраты, осы айырмашылықтардың суммасы, олардың квадраттарының суммасы есептелінеді.

сызықтық байланыс өлшемі; 0-ден (байланыс жоқ) бастап 1-ге дейін

(байланыс тура) оң мәндерді қабылдайды. Көптік регрессия моделі сапасының көрсеткіштері. Регрессияның стандартты коэффиценті корреляцияның бастапқы мәндерімен байланысты болады. «Тәуелді» өзгергіш дисперсиясының бөлігі «тәуелсіз» өзгергіштіктің әсерінен шарттанады, оны көптік терминация коэффицентті деп атайды (КДҚ), ол көптік корреляция коэффицентінің квадратына тең болады.
КДК=Х2-r

Көптік корреляция коэффициенті қандай мәнді қабылдауы мүмкін:
A -1-ден 0-ге

дейін
B 0-ден +1-ге дейін
C - -ден + -ге дейін
D 0-ден + -ге дейін
E -1-ден +1-ге дейін

мәнді шкалада, ал екінші өзгергіштік дихотомикалық немесе екі мәнді

шкалада өлшенетін корреляция түрі параметрлік емес бағалау түрі болып табылады.