На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие

Автор
Дата выхода
25 сентября 2019
🔍 Загляните за кулисы "Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Валентин Юльевич Арьков) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Рассматриваются такие инструменты статистического анализа взаимосвязи, как корреляционный и регрессионный анализ. Техника работы в электронных таблицах изучается на примере смоделированных данных. Затем полученные навыки применяются к анализу реальных данных по ценам в интернет-магазине и биржевым котировкам.
📚 Читайте "Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Эта две случайные величины называют по-разному:
X – факторный признак, фактор, независимая переменная, independent variable;
Y – результативный признак, результат, зависимая переменная, dependent variable.
На графике «иксы» откладывают по горизонтальной оси, а «игреки» – по вертикальной. В математике принято откладывать аргумент функции по оси X, а значение функции – по оси Y. В данном случае мы поступаем точно так же. Это намекает, что Y зависит от Х. Например, люди высокого роста в среднем весят больше.
Корреляционная зависимость изучается с помощью методов КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА. Кроме того, здесь мы снова проведём СВОДКУ И ГРУППИРОВКУ ДАННЫХ, но не для изучения распределения, а для анализа взаимосвязи.
Отчёт о работе оформляется по общим правилам, которые мы уже описали в первом выпуске серии и которые (как мы надеемся) уже удалось освоить в процессе выполнения заданий.
Общие сведения
В данной работе мы будем исследовать взаимосвязь между случайными величинами статистическими методами.
Мы познакомимся с одним из самых известных видов взаимосвязи под названием КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ, или просто КОРРЕЛЯЦИЯ. Можно сказать, что это «зависимость в среднем». Пример показан на рисунке ниже.
Корреляционная зависимость
На нашем рисунке видно, что с увеличением «икса» В СРЕДНЕМ увеличивается «игрек».
Изображение того, как разбросаны точки по графику, называют по-разному:
– корреляционное поле;
– поле корреляции;
– диаграмма разброса;
– диаграмма рассеяния;
– «точечная диаграммма»;
– scatter plot.
Далее мы будем использовать название ДИАГРАММА РАЗБРОСА.
Корреляционная зависимость встречается в жизни. Вот некоторые примеры такой зависимости «в среднем»:
– рост и вес человека;
– площадь квартиры и её цена;
– уровень доходов и продолжительность жизни;
– доходы и расходы домашнего хозяйства;
– длина поездки и расход бензина;
– посещаемость занятий и оценка на экзамене.











