|
148 Если рассчитанное Р-значение больше значения Р-распределения на соответствующем вероятностном уровне (0,9 н выше), то гипотеза о линейной связи между к-й переменной и остальными переменными не отвергается. В программе для каждого коэффициента множественной корреляции выводится Р-значение и процентная точка Р-распределеиия, которая ему соответствует. По данным проведенного анализа, при а= 0,05 и соответствующих степенях свободы 3 и 28 Р-значение = 20,3693 больше Рраспределения = 15,21 (табличное значение), то есть гипотеза об отсутствии связи между результативным и факторными признаками отвергается. Частные коэффициенты корреляции Частный коэффициент корреляции первого порядка между к-м и Е-м факторами характеризует тесноту их линейной связи при фиксированном значении )-го фактора. Он распределен аналогично парному коэффициенту при тех же предпосылках и для проверки его значимости используется ^статистика, в которой число степеней свободы равно п-3. Частный коэффициент корреляции рассчитывается в общем виде, т.е. при условии, что все остальные переменные фиксированные. Для каждого частного коэффициента корреляции аналогично парному рассчитывается Означение для проверки значимости коэффициента, а также доверительные интервалы. При этом дисперсия г-преобразованной величины будет равна 1/(п-Ь-3), где Ь-число фиксированных переменных. В нашем случае частный коэффициент корреляции Гух, = 0,812, гухг= 0,886, гу„= 0,635 свидетельствует о наличии сильной связи мехсду результативным и факторными признаками. Модель регрессии Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид: У ЯдИ*Я] XI ••• ЯуХП1к |
139 данным проведенного анализа, при а= 0,05 и соответствующих степенях свободы 3 и 28 F-значение = 20,3693 больше Fраспределения = 15,21 (табличное значение), то есть гипотеза об отсутствии связи между результативным и факторными признаками отвергается. Частные коэффициенты корреляции Частный коэффициент корреляции первого порядка между k-м и £-м факторами характеризует тесноту их линейной связи при фиксированном значении у'-го фактора. Он распределен аналогично парному коэффициенту при тех же предпосылках и для проверки его значимости используется /-статистика, в которой число степеней свободы равно п-3. Частный коэффициент корреляции рассчитывается в общем виде, т.е. при условии, что все остальные переменные фиксированные. Для каждого частного коэффициента корреляции аналогично парному рассчитывается t-значение для проверки значимости коэффициента, а также доверительные интервалы. При этом дисперсия z-преобразованной величины будет равна l/(n-L-3), где L число фиксированных переменных. В нашем случае частный коэффициент корреляции ГуХ1= 0,812, гу„= 0,886, гух,= 0,635 свидетельствует о наличии сильной связи между результативным и факторными признаками. Модель регрессии Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид: Y = а0 + aj Xi +... + amxm, В каждом виде регрессионного анализа необходимо выбрать зависимую переменную Y (для которой строится уравнение регрессии) и одну или несколько независимых переменных X; (i=l,2,...,m) . Это уравнение позволяет установить статистическую взаимосвязь изучаемых показателей и, в случае ее устойчивости, давать аналитические и прогнозные оценки. |