Корреляционный анализ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ ИМЕНИ К.Г. РАЗУМОВСКОГО»
(ФГБОУ ВПО МГУТУ им К.Г. Разумовского)
Институт текстильной и легкой промышленности
Кафедра технологии кожи, меха и изделий из кожи
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Методы и средства исследования»
Выполнила студентка
курса Страздина С.Ю.
Москва, 2013 г.
Задание 1.
Корреляционный анализ
Корреляционный анализ - это совокупность методов обнаружения так называемой корреляционной зависимости между случайными величинами.
Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Этапы проведения корреляционного анализа
Многофакторный корреляционный анализ позволяет установить наличие, тесноту и форму связи между факторами и изучаемым показателем. Он состоит из нескольких этапов, деление на которые условно, так как отдельные стадии тесно связаны между собой.
. На первом этапе определяются цели и задачи исследования и на основе качественного анализа подбираются факторы, которые предположительно влияют на изучаемый показатель.
наличие причинно-следственных связей между показателями;
значимость факторов, то есть степень их влияния на результативный показатель;
возможность количественного измерения фактора.
. На втором этапе осуществляется сбор и первичная обработка исходной информации.
Совокупность данных должна быть достаточно большой. Информация должна соответствовать закону нормального распределения, согласно которому основная масса наблюдений по каждому показателю должна быть сгруппирована около его среднего значения.
Исходные данные должны быть качественно и количественно однородны. Качественная однородность предполагает приблизительно одинаковые условия и специфику формирования факторных и результативного признаков. Количественная однородность заключается в отсутствии таких наблюдений, которые значительно (аномально) отличаются от основной массы данных.
Критерием однородности информации служит среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю. Среднеквадратическое отклонение показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической, а коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической. Причем, чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс данных в совокупности.
Изменчивость вариационного ряда принято считать:
незначительной, если вариация не превышает 10%;
средней, если вариация составляет 10-20%;
значительной, если она больше 20%, но не превышает 33%. Если вариация больше 33 %, то следует исключить из выборки нетипичные наблюдения.
. На третьем этапе осуществляется моделирование связей между факторами и результативным признаком, т.е. решается вопрос о выборе формы связи.
На основе экономического и логического анализа природы и сущности изучаемого явления подбирается тип математического уравнения, которое наилучшим образом отражает характер изучаемых зависимостей.
Обоснование уравнения связи проводится с помощью группировки данных, построения графика и т.д.