Статистические  методы выявления  наличия корреляционной связи между явлениями — страница 8

  • Просмотров 368
  • Скачиваний 4
  • Размер файла 25
    Кб

9 7 25 175 49 24,0 10 7 24 168 49 24,0 11 8 26 208 64 25,3 12 8 25 200 64 25,3 13 9 27 243 81 26,3 14 10 26 260 100 28,0 15 10 29 290 100 28,0 16 10 32 320 100 28,0 17 11 30 330 121 29,3 18 12 30 360 144 30,6 19 12 33 396 144 30,6 20 13 30 390 169 32,0 21 14 32 448 196 33,3 22 15 33 495 225 34,6 23 15 35 525 225 34,6 24 16 35 560 256 36,0 Итого 204 624 5915 2198 623,9      Следовательно, уравнение связи между уровнем  урожайности зерновых и массой внесенных  органических удобрений будет:     .      Оно означает,

что с увеличением на 1 т массы внесенных удобрений  в расчете на 1 га посевов урожайность  будет увеличиваться в среднем  на      1,32 ц/га. Величина 14,8 показывает уровень урожайности  зерновых при , то есть когда удобрения не вносятся.      Подставив в это уравнение регрессии  конкретные значения , находим для всех 24 хозяйств выровненные (их еще

называют теоретическими) значения уровней урожайности зерновых (см. последний столбец табл.3). Суммы фактических (эмпирических) уровней урожайности и теоретических значений практически совпадают: 624 и 623,9, расхождение значений произошло из-за округлений. Незначительность отклонений фактических и выровненных значений по каждому хозяйству может служить подтверждением прямолинейности связи между уровнем урожайности и массой

внесенных удобрений.       Выводы       Изучены некоторые основные статистические методы выявления корреляционной связи  между явлениями. Так же рассмотрены примеры использования статистических методов на конкретных данных, в которых получены результаты, подтверждающие действие этих методов на практике.      При небольшом количестве исходных данных достаточно

использовать наиболее простой  из рассмотренных методов: параллельное сопоставление рядов значений факторного и результативного признаков. При большем количестве данных, либо неоднозначности результатов, полученных при использовании первого метода, можно воспользоваться методом факторных (аналитических) группировок, который позволяет установить наличие и направление связи между явлениями исследуемого признака.

     Для выявления связи и более детального ее рассмотрения наиболее подходящим является регрессионно-корреляционный метод.      Рассмотренные методы удобно применять при действии одного, двух факторов. Но на большинство  явлений чаще всего действие оказывают  множество факторов. Поэтому чаще используются не данные методы, а множественная  корреляция,