- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических явлений презентация
Содержание
- 1. Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических явлений
- 2. Методы изучения взаимосвязи Графический Параллельных данных Корреляционный анализ Регрессионный анализ
- 3. 1. по степени причинно-следственной определенности Функциональная
- 4. 2. По направлению: - Прямая - Обратная
- 5. - Линейная - Нелинейная 3. По аналитическому выражению:
- 6. - Парная - Множественная 4. По количеству факторных признаков:
- 7. Исходные данные для построения поля корреляции
- 8. Линейная зависимость а) прямая б) обратная
- 9. Нелинейная зависимость а) прямая б) обратная
- 10. в) разнонаправленная Отсутствие зависимости
- 11. Парная линейная зависимость
- 12. Парный линейный коэффициент корреляции Пирсона
- 13. - очень слабая связь, практически отсутствует - связь слабая - связь средняя - связь тесная
- 14. Например по данным о стоимости основных фондов
- 19. Решение:
- 22. Парная нелинейная зависимость
- 23. Корреляционное отношение
- 24. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена
- 25. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена
- 26. - очень слабая связь, практически
- 29. Ранговый коэффициент корреляции Кенделла
- 31. Алгоритм расчета рангового коэффициента корреляции Кенделла Значения
- 32. Алгоритм расчета рангового коэффициента корреляции Кенделла
- 33. - очень слабая связь, практически
- 35. Пример: Оцените тесноту связи между
- 36. S=39+(-6)=33
- 37. Ранговый коэффициент конкордации
- 38. m – количество факторов n – число
- 39. Оцените тесноту связи
- 41. Коэффициент знаков Фехнера где a – число
- 42. Кф со знаком “+” – связь прямая Кф со знаком “-” – связь обратная
- 43. - очень слабая связь, практически отсутствует - связь слабая - связь средняя - связь тесная
- 44. Пример: Оцените тесноту связи между
- 47. a=7 b=3
- 48. Оценка тесноты связи между качественными признаками -
- 49. Коэффициент ассоциации Где a,b,c,d - частоты внутри таблицы сопряженности
- 50. - связь существует A со знаком “+”
- 51. Коэффициент контингенции - связь существует
- 52. Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона Где ϕ2 - это показатель взаимной сопряженности
- 53. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
- 54. - связь слабая - связь тесная
- 55. Пример: определите тесноту связи между цветом глаз матерей и дочерей
- 57. Пример: оцените тесноту связи между цветом а/м и социальным статусом автовладельца
- 59. Проверка значимости коэффициентов корреляции
- 60. Проверка значимости парного линейного коэффициента корреляции.
- 61. Например:
- 62. Проверка значимости рангового коэффициента корреляции Спирмена.
- 63. Проверка значимости коэффициента конкордации
Методы изучения взаимосвязи Графический Параллельных данных Корреляционный анализ Регрессионный анализ
Слайд 2Методы изучения взаимосвязи
Графический
Параллельных данных
Корреляционный анализ
Регрессионный анализ
Слайд 31. по степени причинно-следственной определенности
Функциональная – значение результативного признака «у» полностью
определяется значением факторного признака «х».
Корреляционная – значение результативного признака «у» в большей или меньшей степени определяется значением факторного признака «х»; при этом имеет место влияние прочих, неучтенных, факторов.
Корреляционная – значение результативного признака «у» в большей или меньшей степени определяется значением факторного признака «х»; при этом имеет место влияние прочих, неучтенных, факторов.
Слайд 7Исходные данные для построения поля корреляции
(точечной диаграммы)
Каждая единица совокупности представлена на приведенных ниже диаграммах в виде отдельной точки. Совокупность точек формирует графический образ.
Графический анализ взаимосвязи
Слайд 14Например по данным о стоимости основных фондов и объеме произведенной продукции
оцените тесноту связи и постройте линейное уравнение взаимосвязи
Слайд 31Алгоритм расчета рангового коэффициента корреляции Кенделла
Значения Х ранжируются в порядке возрастания
или убывания
Значения У располагаются в порядке соответствующем значениям Х
Для каждого значения У определяется количество рангов следующих за ним и превышающих его величину. Сумма данных значений обозначается - Р
Значения У располагаются в порядке соответствующем значениям Х
Для каждого значения У определяется количество рангов следующих за ним и превышающих его величину. Сумма данных значений обозначается - Р
Слайд 32Алгоритм расчета рангового коэффициента корреляции Кенделла
Для каждого значения У определяется количество
рангов следующих за ним и меньших по величине. Сумма данных значений обозначается – Q. И фиксируется со знаком минус.
Определяется S=P+Q
Определяется S=P+Q
Слайд 38m – количество факторов
n – число наблюдений
S – отклонение суммы квадратов
рангов от средней квадратов рангов
Слайд 41Коэффициент знаков Фехнера
где a – число совпадений знаков отклонений значений признака
от их средней величины
b – число несовпадений знаков отклонений значений признака от их средней величины
Слайд 48Оценка тесноты связи между качественными признаками
- коэффициент ассоциации
- коэффициент контингенции
коэффициент взаимной
сопряженности Пирсона
коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
