Меры связи между двумя случайными величинами
Автор: sano • Июнь 9, 2019 • Лабораторная работа • 481 Слов (2 Страниц) • 374 Просмотры
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Институт экономики, финансов и бизнеса
КАФЕДРА «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ»
Отчёт по лабораторной работе №1
Тема: «Меры связи между двумя случайными величинами.»
Выполнил: студент 1 курса
Института экономики, финансов и бизнеса
очной формы обучения
группа 1-РЭ
Виноградов А.О.
Проверил Кандидат технических наук доцент Прудников Вадим Борисович
Уфа — 2016
Цель: проверить наличие связи между проффесиями и получаемой ЗП.
1. Рассчитаем коэффициент Пирсона
Коэффициент Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами.
В R:
library (foreign)
f = read.spss("C:/RRR//r23h_os25a.sav", to.data.frame = TRUE)
library (foreign)
f2 = read.spss("C:/RRR/r10h_os23.sav", to.data.frame = TRUE)
> cor.test(f$sb2.5, f$sa2,method = 'pearson', conf.level = 0.95)
Pearson's product-moment correlation
data: f$sb2.5 and f$sa2
t = 6.2712, df = 3364, p-value = 4.038e-10
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.07398236 0.14077171
sample estimates:
cor
0.1074983
Выводы: связь достаточно слабая, коэф.кор. не сильная, гипотеза о равенстве нулю отвергается (малое p-value)
Также позволяет проверить закон нормального распределения между проффесиями и получаемой ЗП.
2.Ранее мы выяснили, что ЗП не подчиняется нормальному закону распределения, поэтому применим к выборкам операцию логарифмирования и рассчитаем к-т от логарифмов.
> cor.test(log(f$sb2.5), log(f$sa2), method = 'pearson', conf.level = 0.95)
Pearson's product-moment correlation
data: log(f$sb2.5) and log(f$sa2)
t = 8.6937, df = 3364, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.1150262 0.1811124
sample estimates:
cor
0.1482348
Вывод: Видим, что к-т корреляции повысился.
3.Проверим по тестам Колмогорова-Смирнова, Шапиро-Уилки.
Критерии Колмогорова-Смирнова позволяет оценить существенность различий между двумя выборками.
...