- •Министерство образования российской федерации
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Предисловие
- •1. Случайные события
- •§1. Элементы комбинаторики
- •§2. Классическое и статистическое определение вероятности
- •§3. Операции над событиями
- •§4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •§5. Формулы полной вероятности и бейеса
- •§6. Формула бернулли
- •§7. Элементы теории структурной надёжности
- •2. Случайные величины
- •§8. Дискретные случайные величины
- •§9. Непрерывные случайные величины
- •§10. Биномиальное распределение
- •§11. Распределение пуассона. Простейший поток событий
- •§12. Равномерное распределение
- •§13. Показательное распределение
- •§14. Нормальное распределение
- •§15. Теоремы группы цпт
- •§16. Двумерные случайные величины
- •§17. Функции случайных величин
- •§18. Закон больших чисел
- •3. Математическая статистика
- •§19. Основы выборочного метода
- •§20. Элементы корреляционного анализа
- •§1. Элементы комбинаторики
- •§2. Классическое и статистическое определение вероятности
- •§3. Операции над событиями
- •§9. Непрерывные случайные величины
- •§10 Биномиальное распределение
- •§15. Теоремы группы цпт
- •§16. Двумерные случайные величины
- •§17. Функции случайных величин
- •§18. Закон больших чисел
- •§19. Основы выборочного метода
- •§20. Элементы корреляционного анализа
- •Список рекомендуемой литературы
- •Приложения
- •Оглавление
§20. Элементы корреляционного анализа
Групповые
средние
,
,
где
хi
и yj
– середины соответствующих интервалов;
i = 1, 2, …, l;
j = 1, 2, …, m;
nij
– частоты пар (xi, yj);
;
.
Общие
средние
,
,
где
– объем выборки.
Выборочные
дисперсии
,
.
Выборочный
корреляционный момент или выборочная
ковариация
.
Коэффициенты
регрессии Y
по X
и X
по Y
,
.
Линейные
уравнения регрессии Y
по X
и X
по Y
,
.
Коэффициент
корреляции
.
20.1. Распределение 100 образцов материала по процентному содержанию синтетической добавки X (%) и предельному напряжению на разрыв Y (Н/cм2) приведены в следующей таблице:
Х |
11 |
16 |
21 |
26 |
31 |
36 |
|
20 |
2 |
5 |
|
|
|
|
7 |
30 |
|
6 |
4 |
|
|
|
10 |
40 |
|
|
7 |
32 |
5 |
|
44 |
50 |
|
|
3 |
10 |
8 |
1 |
22 |
60 |
|
|
|
5 |
10 |
2 |
17 |
|
2 |
11 |
14 |
47 |
23 |
3 |
100 |
Требуется: 1) найти групповые средние
и
и построить эмпирические линии регрессии;
2) предполагая, что между переменными
Х и Y существует
линейная корреляционная зависимость:
а) найти уравнения прямых регрессий
и построить их графики на одном чертеже
с эмпирическими линиями регрессии;
б) используя соответствующее уравнение
регрессии, найти среднее предельное
напряжение на разрыв, когда процент
синтетической добавки составляет 50%,
и сравнить его с групповой средней,
вычисленной непосредственно по
корреляционной таблице.
20.2. Распределение 100 сосен по диаметру ствола Х (см) и высоте Y (м) приведено в следующей таблице:
Y Х |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
|
20 |
9 |
2 |
|
|
|
11 |
30 |
6 |
15 |
9 |
|
|
30 |
40 |
1 |
9 |
13 |
3 |
|
26 |
50 |
|
5 |
14 |
3 |
|
22 |
60 |
|
1 |
3 |
5 |
2 |
11 |
|
16 |
32 |
39 |
11 |
2 |
100 |
Требуется: 1) найти групповые средние и и построить эмпирические линии регрессии; 2) предполагая, что между переменными Х и Y существует линейная корреляционная зависимость: а) найти уравнения прямых регрессий и построить их графики на одном чертеже с эмпирическими линиями регрессии; б) используя соответствующее уравнение регрессии, найти средний диаметр сосен высотой 35 м.
20.3. При исследовании корреляционной
зависимости между ценой на газ Х и
стоимостью акций газовых компаний Y,
получены следующие данные:
;
;
;
;
= 40,5. Найти
а) уравнения регрессии Y
на Х и Х на Y;
б) среднюю величину стоимости акции
при цене на нефть х = 16,6,
используя соответствующее уравнение
регрессии.
20.4. Известно, что первоначальная
стоимость объекта Х (млн. руб.) и
годовая норма отчислений Y (%)
связаны уравнениями регрессий:
и
.
Найти средние значения величин Х и
Y, а также коэффициент
корреляции между этими величинами.
20.5. При
исследовании корреляционной зависимости
между объемом валовой продукции Y
(млн. руб.) и среднесуточной численностью
работающих Х
(тыс. чел.) для ряда предприятий получено
следующее уравнение регрессии Х
на Y:
.
Найти уравнение регрессии Y
на Х,
если известно, что коэффициент корреляции
между этими величинами равен 0,84,
а средний объем валовой продукции
предприятий составляет 39,8
млн. руб.
|
|
|
20.6. Распределение 100 семей по доходу Х (руб.) на члена семьи и доле расходов на питание Y (%) приведено в следующей таблице:
Y Х |
40–50 |
50–60 |
60–70 |
70–80 |
80–90 |
|
100–500 |
|
|
|
2 |
8 |
10 |
500–900 |
|
|
10 |
16 |
|
26 |
900–1300 |
|
|
30 |
4 |
2 |
36 |
1300–1700 |
2 |
16 |
2 |
|
|
20 |
1700–2100 |
6 |
2 |
|
|
|
8 |
|
8 |
18 |
42 |
22 |
10 |
100 |
Требуется: 1) найти групповые средние и построить эмпирические линии регрессии; 2) предполагая, что между переменными Х и Y существует линейная корреляционная зависимость: а) найти уравнения прямых регрессий и построить их графики на одном чертеже с эмпирическими линиями регрессии; б) используя соответствующее уравнение регрессии, определить среднюю долю расходов на питание при доходе 1300 руб. на члена семьи.
20.7. При исследовании корреляционной
зависимости между величинами Х и Y
получены следующие данные:
;
;
;
;
= 50. Написать
уравнения регрессии Y
на Х и Х на Y и
построить графики прямых регрессии.
20.8. При
исследовании зависимости между средним
баллом аттестата Х
и успеваемостью первокурсников Y
для ряда вузов получено следующее
уравнение регрессии Y
на Х:
.
Составить уравнение регрессии Х
на Y,
если известно, что коэффициент корреляции
между этими величинами оказался равным
,
а средняя успеваемость первокурсников
составила 3,5
балла.
20.9. При
исследовании корреляционной зависимости
между возрастом Х
(лет) жителей района и числом Y
обращений в поликлинику в месяц получены
следующие уравнения регрессий:
и
.
Найти: а) коэффициент
корреляции между рассматриваемыми
величинами; б) средний возраст и
среднее число обращений в поликлинику
в месяц жителя района.
ОТВЕТЫ

Y