Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Совершенство.Docx
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
4 Мб
Скачать
☆

Тема 4:

Урок 2

К о н с п е к т

Урока по математике.

Преподователь: Казаков.И.Н

Тема: «Корреляционный анализ».

Класс: 11

Тип урока: Продолжение изучения нового материала.

Учебник: Фёдорова Н.А. Математические методы в исторических исследованиях/ Курс лекций – Казань; Казанский университет, 1996 – 108 с.

Цели урока:

Ознакомление с кореляционным анализом, с основными формулами и несколькими примерами решения задач.

Развитию их логического и аналитического мышления, математической интуиции.

План у р о к а :

Организационный момент

3

Проверка домашнего задания

10

Продолжение изучения нового материала.

30

Подведение итогов

5

Домашнее задание

2

Деятельность учителя

Деятельность ученика

Организационный момент.

Проверка класса к готовности к уроку. Здравствуйте, открываем тетради, записываем – Классная работа. На полях число – 04.06.14.Записываем тему сегодняшнего урока «Корреляционный анализ»

Открывают тетради, записывают – Классная работа и сегодняшнее число на полях и тему урока.

Проверка домашнего задания:

Что такое Кореляционный анализ?

с поднятием руки ученик рассказывает определение

Продолжение изучения новго материала:

Мы с вами продолжим рассмтривать примеры задач:

Пример 6.3:

Дано распределение факторов валового дохода в сельском

хозяйстве.

Коэффициент Фехнера измеряется и интерпретируется также, как и коэффициент линейной корреляции. Полученное зна­чение 0,8 говорит о тесной прямой связи между рассматри­ваемыми признаками: чем больше затраты труда, тем выше средний валовой доход на хозяйство.Не всякий качественный признак можно превратить в аль­тернативный или заменить количественным. Достичь цель выяв­ления и измерения влияния качественных признаков помогает коэффициент ранговой корреляции.

Система ранжирования получила широкое распространениев исторических исследованиях. Суть ее состоит в предваритель­ной экспертной оценке вариантов качественного признака и при­своении им количественного эквивалента, исходя из степени ихинтенсивности. Ранжировать изучаемые признаки обязательно водном и том же порядке: либо по восходящей, либо по нисходя­щей линии. Ранжированию подвергаются как количественные,так и качественные признаки. Коэффициент корреляции ранговможет быть вычислен и для изучения взаимосвязи между каче­ственным и количественным признаками. Ранги чаще всего обо­значаются порядковыми числительными ­ 1, 2, 3 ... Меру взаимо­связи между парой признаков, каждый из которых ранжируетизучаемую совокупность объектов, показывает коэффициентранговой корреляции.

Одну из формул коэффициентов корреляции рангов пред­

ложил английский психолог Ч.Спирмен (1863­1945 гг.).

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена измеряется и интерпретируется так же, как и другие корреляционные коэф­

фициенты. При совпадении ранжированных рядов по обоим рас­сматриваемым признакам коэффициент примет значение 1, чтоговорит о максимально тесной прямой связи. Если объекты в од­ном ранжированном ряду прямо противоположны рангам второгопризнака, то на лицо максимально тесная обратная связь. В обо­их этих случаях вычисления коэффициента не требуется, до­статочно проанализировать взаимное расположение рангов.

Пример 6.4:

Дано распределение семейного состояния населения по

среднедушевому доходу.

Определить тесноту связи между рассматриваемыми приз­

наками.В приведенной таблице графы 3 и 4 показывают ранги рас­сматриваемых признаков. Они составлены для качественногопризнака (х) в восходящем порядке, исходя из хронологическойпоэтапности смены семейного состояния. Второй признак количе­ственный ­ среднедушевой доход в месяц ­ (у) проранжировантакже в восходящем порядке по степени интенсивности проявле­ния. Пятая графа представляет разницу между парами рангов, а шестая ­ квадраты значений разности пар рангов.

Полученные

величины подставляем в формулу:

Значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена в нашем примере свидетельствует о наличии прямой связи междурассматриваемыми признаками, но связь эта довольно невысока.Приведенной формулой пользуются для сгруппированных данных или при малых выборках, т.е. тогда, когда каждый ранг встречается в исходной совокупности по одному разу. На практи­ке гораздо чаще встречаются материалы, где значения призна­ков повторяются. В таких случаях формула коэффициента ранго­вой корреляции Спирмена имеет вид:

Пример 6.5:

Дано распределение студентов по полу и успеваемости.

Определить тесноту связи между признаками.

Признак "успеваемость" (х) проранжирован по степени

интенсивности проявления в убывающем порядке (первый ранг присвоен высшей успеваемости, последний ­ низшей). Второй признак ­ "пол" ­ носит альтернативный характер и также должен быть проранжирован в убывающем порядке. Для этого оценим количественную интенсивность проявления признака в рассматриваемой совокупности. Женщин больше мужчин. В соот­ ветствии с этим женщинам присваеваем первый ранг, а мужчи­ нам ­ второй.

Далее для простоты подсчетов сведем имеющиеся сведения в таблицу:

Полученное значение свидетельствует о прямой тесной связи между рассматриваемыми признаками, т.е. успеваемость во многом зависит от пола студента. Причем, положительное значение коэффициента говорит о более высокой успеваемости женской части учащихся.

Записывают в тетрадь

Подведение итогов:

Чему вы научились за этот урок? Что новго вы узнали?

Ученики отвечают

Домашнее задание:

Выучить определения.

Открываютдневники и записывают домашнее задание.