Корреляция коэффициентін кездейсоқ шамалардың 2 жүйесінің (SSV) корреляция моментінің қатынасы және оның максималды мәні болатын корреляция нормаланған момент деп те атайды. Өз кезегінде корреляциялық момент екінші ретті аралас орталық момент деп аталады (MSC X және Y).
Нұсқаулық
1-қадам
W (x, y) мәні ТШО-ның ықтималдық тығыздығы болатындығын ескеру қажет. Өз кезегінде, корреляция моменті ТШО мәндерінің орташа мәндерінің белгілі бір нүктесіне қатысты өзара шашырауының сипаттамасы болады (математикалық күту my және mx), еркін мәндер индексі арасындағы сызықтық байланыс деңгейі X және Y.
2-қадам
Қарастырылған корреляциялық моменттің қасиеттерін қарастырайық: Rxx = Dx (дисперсия); R (xy) = 0 - тәуелсіз X және Y дәрежелі көрсеткіштер үшін. Бұл жағдайда келесі теңдеу дұрыс болады: M {Yts, Xts} = 0, бұл жағдайда сызықтық байланыстың жоқтығын көрсетеді (бұл жерде біз айтқымыз келмейді) кез-келген байланыс, бірақ, мысалы, квадраттық). Сонымен қатар, егер X пен Y шамалары арасында сызықтық қатаң байланыс болса, келесі теңдеу дұрыс болады: Y = Xa + b - | R (xy) | = bybx = max.
3-қадам
R (xy) - корреляция коэффициентін қарастыруға оралу, оның мәні кездейсоқ шамалар арасындағы сызықтық қатынаста болуы керек. Оның мәні -1-ден бірге дейін өзгеруі мүмкін, сонымен қатар ол өлшемге ие бола алмайды. Тиісінше, R (yx) / bxby = R (xy).
4-қадам
Алынған мәндерді графикаға ауыстырыңыз. Бұл сізге эмпирикалық түрде алынған X және Y индекстерінің нормаланған корреляциялық моментінің мағынасын елестетуге көмектеседі, бұл жағдайда белгілі бір жазықтықтағы нүктенің координаталары болады. Сызықтық қатты байланыс болған кезде, бұл нүктелер дәл Y = Xa + b түзу сызығында жатуы керек.
5-қадам
Оң корреляциялық мәндерді алып, оларды алынған графикке қосыңыз. R (xy) = 0 теңдеуімен барлық белгіленген нүктелер (mx, my) центрлік аймағымен эллипстің ішінде орналасуы керек. Бұл жағдайда центтің жарты нүктелерінің мәні кездейсоқ шамалардың дисперсияларының мәндерімен анықталады.
6-қадам
Тәжірибелік әдіспен алынған SV мәндері ықтималдық тығыздығын 100% көрсете алмайтындығын ескеріңіз. Сондықтан қажет шамалардың бағаларын қолданған жөн: mx * = (x1 + x2 +… + xn) (1 / n). Содан кейін менің * санына ұқсас санаңыз.
