Analiza współzależności dwóch zjawisk

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
BADANIE KORELACJI ZMIENNYCH
Analiza współzależności zjawisk
ISTOTA KORELACJI I REGRESJI
Metody analizy współzależności cech (zmiennych)
Bartosz Nowakowski, gr. 103 Badanie Statystyczne
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Analiza współzależności
Analiza współzależności
Statystyczne parametry akcji
Statystyczne parametry akcji
(dla szeregu szczegółowego) Średnia arytmetyczna (dla szeregu szczegółowego) Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek.
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Korelacje, regresja liniowa
ANALIZA KORELACJI LINIOWEJ PEARSONA / REGRESJA LINIOWA
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Korelacja, autokorelacja, kowariancja, trendy
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Analiza współzależności cech statystycznych
dr hab. Ryszard Walkowiak prof. nadzw.
Współczynnik: Pearsona, Spearmana, Czuprowa
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Barbara Bobrowicz Konferencja: Praca zawodowa a obowiązki rodzinne
Statystyka – zadania 4 Janusz Górczyński.
Zagadnienia regresji i korelacji
Metody badawcze wykorzystywane w analizach – ĆW 2
Podstawy statystyki, cz. II
Planowanie badań i analiza wyników
Regresja wieloraka.
Metody analizy współzależności dwóch cech Mieczysław Kowerski
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
 Ekonometria – dziedzina zajmująca się wykorzystaniem specyficznych metod statystycznych dostosowanych do badań nieeksperymentalnych.  Ekonometria to.
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Narzędzia.
Statystyczne parametry akcji Średnie Miary rozproszenia Miary współzależności.
Statystyczna analiza danych w praktyce
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Korelacje dwóch zmiennych. Korelacje Kowariancja.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 9 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
Grupowanie danych statystycznych „ Człowiek – najlepsza inwestycja”
Treść dzisiejszego wykładu l Wprowadzenie do ekonometrii. l Model ekonomiczny i ekonometryczny. l Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. l Klasyfikacja.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 13 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Treść dzisiejszego wykładu l Szeregi stacjonarne, l Zintegrowanie szeregu, l Kointegracja szeregów.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 8 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Zmienna losowa dwuwymiarowa Dwuwymiarowy rozkład empiryczny Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz Ekonomicznych.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
EKONOMETRIA Wykład 2 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
Analiza współzależności zjawisk
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
KORELACJA WIELOKROTNA I CZĄSTKOWA
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Analiza współzależności dwóch zjawisk dr inż. Iwona Staniec Zakład Metod Ilościowych w Zarządzaniu Politechniki Łódzkiej

Analiza współzależności Punktem wyjściowym do badania współzależności cech są dane, w których dla każdej jednostki statystycznej określono wartości dwóch cech: X i Y. Mamy więc zbiór n jednostek i przyporządkowane im pary cech (xi, yi), i = 1, 2, ... n.

Szereg szczegółowy dla dwóch obserwowanych cech

Tablica korelacyjna

Przykład

Dane pogrupowane w tabeli korelacyjnej

Współzależność występująca między cechami może być dwojakiego rodzaju: funkcyjna (dokładna) stochastyczna (probabilistyczna). Szczególnym przypadkiem zależności stochastycznej jest zależność korelacyjna (statystyczna).

Przy badaniu współzależności cech przyjmuje się zwykle jedną cechę za niezależną (objaśniającą), której zmienność jest uwarunkowana czynnikami zewnętrznymi, a drugą za zmienną zależną (objaśnianą), tzn. jej wahania próbuje się wyjaśnić (przynajmniej częściowo) zmiennością cechy niezależnej. Zależność korelacyjna może być obustronna lub jednostronna.

Dwie cechy mierzalne 1. Kowariancja dla szeregu szczegółowego dla szeregu w tablicy korelacyjnej

Kowariancja Jest to: miara symetryczna; przyjmuje wartości z przedziału <‑SxSy, SxSy>; informuje o kierunku korelacji między zmiennymi.

Współczynnik korelacji liniowej Pearsona: Jest to: miara symetryczna; przyjmuje wartości z przedziału <‑1,1>; informuje o sile oraz kierunku korelacji liniowej między zmiennymi. Dwie cechy mierzalne

Kierunek zależności rxy= 0 świadczy o braku korelacji liniowej między badanymi cechami (możliwe, że istnieje między nimi korelacja krzywoliniowa!), rxy> 0 informuje nas, że mamy do czynienia z korelacją dodatnią (wraz ze wzrostem wartości jednej cechy wzrasta średnia warunkowa drugiej), rxy< 0 korelacja jest ujemna (wzrostowi wartości jednej cechy towarzyszy spadek średniej warunkowej drugiej). przy rxy= 1 lub -1 mamy liniową zależność funkcyjną.

W analizach statystycznych zwykle przyjmuje się, że jeżeli rxy wynosi: mniej niż 0,2 - praktycznie brak związku liniowego między badanymi cechami, może występować korelacja krzywoliniowa; <0,2-0,4) - zależność liniowa wyraźna, lecz niska; <0,4-0,7) - zależność umiarkowana; <0,7-0,9) - zależność znacząca; <0,9-1> zależność bardzo silna.

Współczynnik determinacji liniowej R2=rxy2 podaje, jaka część zmienności cechy zależnej jest wyjaśniona zmiennością cechy niezależnej. Dwie cechy mierzalne

3. Współczynnik korelacji kolejnościowej (rang) Spearmana Rxy miara korelacji, wygodna i użyteczna dla niezbyt długich szeregów szczegółowych z dwoma cechami mierzalnymi (lub przynajmniej posiadającymi pewien naturalny porządek pozwalający na ustawienie wartości rosnąco lub malejąco) . Wartość Rxy należy do przedziału <-1,1> i mówi o sile oraz kierunku korelacji. Dwie cechy mierzalne

Współczynnik rang Spearmana Rxy gdzie di są różnicami między kolejnymi numerami (rangami) nadawanymi w kolejności niemalejącej (lub nierosnącej) osobno dla każdej cechy od 1 do n. Jeżeli kilka elementów w szeregu ma taką samą wartość jednej cechy, to nadaje im się rangi będące średnią arytmetyczną przypadających na te elementy rang.

Dwie cechy niemierzalne, dwie cechy mierzalne, cecha niemierzalna i cecha mierzalna Współczynnik zbieżności Czuprowa

Współczynnik zbieżności Czuprowa Wymaga ona danych pogrupowanych w tablicy korelacyjnej