- •Математические методы в психологии
- •Тема 1. Дискретный вариационный ряд и его основные показатели Выбор варианта задания
- •Методика выполнения задания 1
- •Тема 2. Статистический анализ выборочных средних двух выборок Методика выполнения задания 2
- •Процедура проверки статистических гипотез заключается в следующем.
- •-Критерий Стьюдента
- •Алгоритм расчета t-критерия Стьюдента для независимых выборок измерений
- •Алгоритм расчета -критерия Стьюдента для зависимых выборок измерений
- •-Критерий Манна-Уитни
- •Алгоритм расчета критерия Манна-Уитни
- •Критерий знаков
- •Алгоритм расчета критерия знаков
- •1. Подсчитать количество нулевых реакций и исключить их из рассмотрения. В результате уменьшится на количество нулевых реакций.
- •Задание 2
- •Тема 3. Вычисление и анализ коэффициента ранговой корреляции Методика выполнения задания 3 Выполнить ранжирование по следующему алгоритму
- •Алгоритм расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена
- •Задание 3
- •Тема 4. Многомерное шкалирование
- •Тема 5. Кластерный анализ
- •Тема 6. Уравнение линейной регрессии Методика выполнения задания 6
- •1. Анализ статистической взаимосвязи между двумя рядами
- •2. Построение модели парной регрессии
- •Оформление задания
- •Варианты к заданию 6
- •Математическое моделирование
- •Классификация по целевому назначению
- •Классификация по типу задач
- •Классификация по форме реализации
- •Типы задач линейного программирования
- •Тема 7. Каноническая задача линейного программирования
- •Стандартная задача линейного программирования
- •Общая задача линейного программирования
- •Графический метод решения задач линейного программирования
- •Задание 7
- •Тема 8. Нелинейное программирование. Понятие о задаче математического программирования. Оптимизационная задача на условный экстремум
- •Задание 8
- •Библиографический список
Тема 6. Уравнение линейной регрессии Методика выполнения задания 6
Цель
задания – анализ
статистической
взаимосвязи между случайными
ве-
личинами
и
построение и анализ уравнения регрессии
вида
по результатам статистических наблюдений
рядов
и
.
Заметим, что
по аналитическому выражению связи между
и
делятся
на линейные и нелинейные. В данном
задании будем рассматривать только
уравнения прямой линии, т. е. линейные
уравнения регрессии, которые имеют
следующее аналитическое выражение:
(4)
Решение задачи распадается на несколько этапов.
1. Анализ статистической взаимосвязи между двумя рядами
Данный этап
служит для оценки степени тесноты и
направления связи между
и
по их рядам наблюдений и включает
следующее:
- вычисление линейного коэффициента парной корреляции;
-
заключение о значимости коэффициента
корреляции по
-критерию
Стьюдента;
-
выдачу рекомендации о тесноте и характере
связи между
и
.
Вычисление линейного коэффициента парной корреляции осуществляется по следующей формуле:

(5)
где
и
– среднее,
вычисленное по рядам наблюдений
соответственно
и
.
По величине
коэффициента корреляции можно
количественно оценить тесноту связи
![]()
1.
Если
или
то между рядами наблюдений существует
сильная связь (связь значима).
2.
Если
то между рядами наблюдений связь
практически отсутствует (связь незначима).
3.
Если
или
,
то заключение о тесноте связи необходимо
осуществить по
-критерию
Стьюдента.
По направлению
выделяют связь прямую и обратную. При
прямой связи с увеличением (уменьшением)
значений фактора
происходит увеличение (умень-шение)
значений отклика
.
При обратной связи значения отклика
изменяются под воздействием фактора
,
но в противоположном направлении по
сравнению с изменением значений фактора
.
Характер направления оценивается по
знаку коэффициента корреляции. Если
,
то связь прямая; если
,
то связь обратная.
Заключение о
тесноте связи по
-критерию
Стьюдента осуществляется следующим
образом. Сначала вычисляется значение
-критерия
Стьюдента по следующей формуле:
(6)
где
число степеней свободы;
количество
наблюдений.
Затем на
основании заданных уровня значимости
(обычно,
или
)
и числа степеней свободы
определяется табличное значение
распределения Стьюдента
из специальных таблиц, в частности из
приложения А (табл. А3). В зависимости от
полученных значений
и
формулируется заключение о характере
связи между
и
в следующем виде:
-
если
,
то при уровне значимости
– связь
значима. Есть основание для связи между
и
.
-
если
,
то при уровне значимости
связь
незначима. Нет оснований для связи
между
и
.
