Изучение взаимосвязи параметров. Причинность, регрессия, корреляция
Автор: lightup • Октябрь 23, 2019 • Контрольная работа • 777 Слов (4 Страниц) • 438 Просмотры
«Изучение взаимосвязи параметров. Причинность, регрессия, корреляция » |
(наименование работы) |
Цель и задачи:
Изучение взаимосвязи параметров причинности, регрессии и корреляции
1) Провести выборочное наблюдение по любым 5 скважинам.
2) Провести качественный (тип связи) и количественный (теснота связи) параметров «Кп-глубина» для каждой из перечисленных скважин. В качестве глубины использовать кровлю пласта. Произвести проверки на достоверность расчетного коэффициента корреляции.
Корреляция – это статистическая взаимосвязь между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания (средней величины) другой.
В статистике принято различать следующие виды зависимостей:
- Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
- Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
- Множественная корреляция – зависимость результативного признака и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.
Коэффициент корреляции (R, r) — параметр, характеризующий степень линейной взаимосвязи между двумя выборками. Коэффициент корреляции изменяется от -1 (строгая обратная линейная зависимость) до 1 (строгая прямая пропорциональная зависимость). При значении 0 линейной зависимости между двумя выборками нет. Здесь под прямой зависимостью понимают зависимость, при которой увеличение или уменьшение значения одного признака ведет, соответственно, к увеличению или уменьшению второго. При обратной зависимости увеличение одного признака приводит к уменьшению второго и наоборот.
Если значение коэффициента корреляции лежит от 0,7 до 1 – то связь считается хорошей, а если <0,7 – не очень хорошая (плохая) связь.
3) Изобразить график взаимосвязи параметров. Решить соответствующее уравнение регрессии.
1) Провести выборочное наблюдение по любым 5 скважинам: 544,123,785,996,783
Скв. | Пласт | Кровля, м. | Подошва, м. | Кп, д.е. |
544 | Ю10 | 2804 | 2804.6 | 0.16 |
544 | Ю10 | 2804.6 | 2805.2 | 0.194 |
544 | Ю10 | 2805.2 | 2805.6 | 0.187 |
544 | Ю10 | 2805.6 | 2806.6 | 0.187 |
544 | Ю10-1 | 2810.2 | 2811.4 | 0.157 |
544 | Ю10-1 | 2811.4 | 2812.4 | 0.186 |
544 | Ю10-1 | 2812.4 | 2813 | 0.157 |
544 | Ю10-1 | 2813 | 2814 | 0.191 |
544 | Ю10-1 | 2815 | 2816 | 0.163 |
544 | Ю10-1 | 2816 | 2816.6 | 0.193 |
544 | Ю10-1 | 2816.6 | 2817.6 | 0.181 |
544 | Ю10-1 | 2817.6 | 2818.8 | 0.166 |
544 | Ю11 | 2825.8 | 2826.8 | 0.178 |
544 | Ю11 | 2826.8 | 2827.6 | 0.175 |
123 | Ю11 | 2827.6 | 2828.6 | 0.193 |
123 | Ю12 | 2836 | 2837 | 0.161 |
123 | Ю12 | 2839.8 | 2841 | 0.171 |
123 | Ю12 | 2841 | 2842 | 0.186 |
123 | Ю10 | 2926.4 | 2927.6 | 0.194 |
123 | Ю10 | 2927.6 | 2928.6 | 0.168 |
123 | Ю10-1 | 2931.8 | 2932.8 | 0.167 |
123 | Ю10-1 | 2932.8 | 2933.4 | 0.199 |
123 | Ю10-1 | 2933.4 | 2934.8 | 0.179 |
123 | Ю10-1 | 2935.8 | 2936.4 | 0.19 |
123 | Ю11 | 2945.8 | 2946.4 | 0.168 |
123 | Ю11 | 2946.4 | 2947.6 | 0.161 |
123 | Ю11 | 2947.6 | 2949 | 0.179 |
123 | Ю11 | 2950.2 | 2950.6 | 0.163 |
785 | Ю11 | 2950.6 | 2951.2 | 0.182 |
785 | Ю11 | 2951.2 | 2951.6 | 0.173 |
785 | Ю11 | 2951.6 | 2953 | 0.191 |
785 | Ю10 | 2842.5 | 2842.9 | 0.157 |
785 | Ю10 | 2842.9 | 2843.7 | 0.165 |
785 | Ю10 | 2843.7 | 2844.3 | 0.16 |
785 | Ю10 | 2844.3 | 2845 | 0.18 |
785 | Ю10 | 2845 | 2845.7 | 0.185 |
785 | Ю10-1 | 2850.1 | 2851.1 | 0.172 |
785 | Ю10-1 | 2851.1 | 2851.6 | 0.154 |
785 | Ю10-1 | 2851.6 | 2852.1 | 0.166 |
785 | Ю10-1 | 2852.1 | 2852.7 | 0.158 |
785 | Ю10-1 | 2854.5 | 2855 | 0.152 |
785 | Ю10-1 | 2855 | 2855.4 | 0.182 |
785 | Ю11 | 2863.3 | 2863.7 | 0.177 |
785 | Ю11 | 2863.7 | 2864.1 | 0.185 |
785 | Ю11 | 2864.8 | 2865.4 | 0.196 |
785 | Ю11 | 2865.4 | 2866 | 0.191 |
996 | Ю11 | 2867.7 | 2868.7 | 0.153 |
996 | Ю11 | 2868.7 | 2869.3 | 0.158 |
996 | Ю12 | 2873.5 | 2873.9 | 0.163 |
996 | Ю12 | 2873.9 | 2874.8 | 0.154 |
996 | Ю12 | 2874.8 | 2875.6 | 0.16 |
996 | Ю10 | 2612 | 2612.6 | 0.192 |
996 | Ю10 | 2612.6 | 2613.8 | 0.15 |
996 | Ю10-1 | 2618.4 | 2619 | 0.181 |
996 | Ю10-1 | 2619 | 2620 | 0.151 |
996 | Ю10-1 | 2620 | 2620.6 | 0.175 |
996 | Ю10-1 | 2620.6 | 2621.6 | 0.158 |
996 | Ю10-1 | 2621.6 | 2622.6 | 0.154 |
996 | Ю10-1 | 2622.6 | 2623.8 | 0.163 |
996 | Ю11 | 2631 | 2631.8 | 0.179 |
996 | Ю11 | 2631.8 | 2632.4 | 0.165 |
996 | Ю11 | 2632.4 | 2633 | 0.198 |
996 | Ю11 | 2633 | 2634 | 0.166 |
996 | Ю12 | 2643 | 2643.6 | 0.163 |
996 | Ю12 | 2643.6 | 2644.4 | 0.198 |
996 | Ю12 | 2644.4 | 2645.2 | 0.176 |
996 | Ю12 | 2645.2 | 2645.8 | 0.185 |
996 | Ю12 | 2645.8 | 2646.8 | 0.198 |
996 | Ю12 | 2646.8 | 2647.6 | 0.161 |
996 | Ю12 | 2647.6 | 2649 | 0.164 |
996 | Ю10 | 2914.6 | 2915.6 | 0.168 |
996 | Ю10 | 2915.6 | 2917 | 0.186 |
996 | Ю10-1 | 2920.8 | 2921.8 | 0.169 |
996 | Ю10-1 | 2921.8 | 2923.8 | 0.176 |
996 | Ю10-1 | 2925.4 | 2926 | 0.188 |
996 | Ю11 | 2934 | 2935.6 | 0.172 |
996 | Ю11 | 2935.6 | 2936.6 | 0.182 |
996 | Ю11 | 2938.2 | 2940.4 | 0.16 |
996 | Ю11 | 2940.8 | 2941.4 | 0.157 |
996 | Ю12 | 2944.8 | 2947.4 | 0.177 |
783 | Ю12 | 2948.6 | 2949.8 | 0.175 |
783 | Ю10 | 2824 | 2824.6 | 0.155 |
783 | Ю10 | 2824.6 | 2825.1 | 0.168 |
783 | Ю10 | 2825.1 | 2825.6 | 0.165 |
783 | Ю10 | 2825.6 | 2826.6 | 0.159 |
783 | Ю10-1 | 2831.5 | 2832.2 | 0.182 |
783 | Ю10-1 | 2832.2 | 2833 | 0.18 |
783 | Ю10-1 | 2833 | 2833.9 | 0.175 |
783 | Ю10-1 | 2833.9 | 2834.5 | 0.159 |
783 | Ю10-1 | 2835.3 | 2835.7 | 0.171 |
783 | Ю10-1 | 2837 | 2837.8 | 0.198 |
783 | Ю11 | 2845.8 | 2846 | 0.182 |
783 | Ю11 | 2846 | 2846.3 | 0.168 |
783 | Ю11 | 2847 | 2847.6 | 0.181 |
783 | Ю11 | 2847.6 | 2848.3 | 0.162 |
783 | Ю11 | 2848.3 | 2848.8 | 0.16 |
783 | Ю12 | 2854.8 | 2855 | 0.167 |
783 | Ю12 | 2855 | 2855.4 | 0.178 |
783 | Ю12 | 2855.4 | 2856.1 | 0.167 |
783 | Ю12 | 2857 | 2857.7 | 0.168 |
...