Ковариационный и корреляционный анализ

Ковариация является мерой связи между двумя наборами (выборками) данных. Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных соответствуют большим значениями другого набора (положительная ковариация), или, наоборот, меньшие значения одного набора соответствуют большим значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Формула для расчета коэффициента ковариации:

(1.26)

где x_i, y_i - соответствующие значения элементов выборок, x_ср, y_ср – средние значения по выборкам, n – количество элементов в выборке.

Вычисления ковариации для отдельной пары данных производятся с помощью статистической функции КОВАР.

Коэффициент ковариации является размерной величиной, что затрудняет анализ при сравнении различных наборов данных. Для удобства проведения сравнительного анализа чаще используется коэффициент корреляции.

Корреляционный анализ используется для количественной оценки (представленной в безразмерном виде) взаимосвязи двух наборов данных. Коэффициент корреляции ρ_x,y выборки представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.

(1.27)

Коэффициент корреляции является безразмерной величиной, которая дает возможность установить насколько ассоциированы наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (ρ_x,y > 0), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (ρ_x,y < 0), или данные двух диапазонов никак не связаны (ρ_x,y » 0).

Дата добавления: 2014-10-10; просмотров: 410; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!