IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

При изучении корреляций стараются установить, существует ли какая-то связь между двумя показателями в одной выборке, либо между двумя различными выборками, и, если эта связь существует, сопровождается ли увеличение одного показателя возрастанием или уменьшением другого. Корреляционный анализ помогает установить, можно ли предсказывать возможные значения одного показателя, зная величину другого.

Гипотеза о значимости корреляционной связи между случайными величинами проверяется сравнением выборочного значения коэффициента корреляции r с его критическим значением r_α, являющимся α-квантилью распределения r при ρ=0. Корреляция между случайными величинами признается значимой, если .

Нами была создана программная реализация поиска коэффициента корреляции. Проверки гипотезы выглядит следующим образом:

Рисунок 1. Ввод значений выборки.

Рисунок 2. Ввод значений выборки.

Сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи.

Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных.

Код для цитирования: Скопировать