Корреляционный анализ для линейных моделей презентация

средней;

- мера разброса модели переменной у относительно средней (часть объясненная регрессией);

- мера остаточного (не объясненного) разброса переменной у относительно модели

2

коэффициент детерминации




все минус необъясненная доля

3

для объяснения поведения зависимой переменной Y чем горизонтальная прямая, проходящая через среднее значение;
- процент объясненных данных;
- совпадает с квадратом парного (множественного) коэффициента корреляции для линейной функции.

4

плюс остаточная дисперсия

- корреляционное соотношение

i – множественный (совокупный) коэффициент. Суть.

7

- факторная дисперсия при всех переменных

- факторная дисперсия без одной переменной

- остаточная дисперсия без одной переменной

8

и выбора модели на основе введенных коэффициентов.
Контроль для трех рядов.

9

Качество А – ранги В –
разность между ними - мера тесноты соответствия между качествами А и В.
Нуль - соответствие полное. По парному:



Свойства, использование

10

признака (например, появились – не появились) и две категории в каждом признаке (например, положительные значения – отрицательные значения). По результатам подсчетов составляется 2×2 таблица вида


средний размер связи по Юлу между категориями 1 и 2 по признакам А и В будет

11