Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Естественные и технические науки  / №7 (97) 2016

АНАЛИЗ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ   И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОРРЕЛИРОВАННОСТИ (100,00 руб.)

0   0
Первый авторФедоренко
Страниц5
ID455769
АннотацияПриведены результаты сравнительного анализа работоспособности параметрических и непараметрических показателей коррелированности стохастических данных. Анализ проведен для коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена в условиях нарушения предпосылок параметрического анализа при использовании выборок разного объема
Федоренко, Н.С. АНАЛИЗ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ   И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОРРЕЛИРОВАННОСТИ / Н.С. Федоренко // Естественные и технические науки .— 2016 .— №7 (97) .— С. 63-67 .— URL: https://rucont.ru/efd/455769 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Естественные и технические науки, № 7, 2016 Виноградова Н.А., кандидат технических наук, доцент Федоренко Н.С. <...> АНАЛИЗ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОРРЕЛИРОВАННОСТИ Приведены результаты сравнительного анализа работоспособности параметрических и непараметрических показателей коррелированности стохастических данных. <...> Анализ проведен для коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена в условиях нарушения предпосылок параметрического анализа при использовании выборок разного объема. <...> Ключевые слова: корреляция, коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент корреляции Спирмена, отклонения распределения от нормального, оценка эффективности анализа степени корреляции. <...> Практически в любой предметной области при экспериментальном анализе нескольких показателей и регистрации выборок из генеральных совокупностей нескольких случайных величин возникает задача выявления и оценивания возможно существующей взаимосвязи между элементами разных выборок. <...> В простейшем случае речь идет об оценивании взаимной связи между элементами двух выборок. <...> Для этой цели, исходя из простоты расчета и анализа, часто применяют коэффициенты парной корреляции. <...> Параметрический коэффициент корреляции Пирсона имеет ряд ограничений при обработке массивов данных, так, например, он нечувствителен к нелинейной зависимости переменных и чувствителен к выбросам в наборах данных, а для проверки его значимости требуется выполнение предпосылки о нормальном распределении исходных данных и достаточно большой объем выборки. <...> При нарушении этих условий полученные числовые оценки линейной зависимости между исследуемыми величинами не всегда адекватно описывают существующую взаимосвязь. <...> Известный подход проверки значимости предполагает справедливость нулевой гипотезы о значении коэффициента корреляции, нормальность исходных распределений и использование выборок достаточно большого <...>