дескриптивная статистика

[feet of flame]

Вопрос не из математики, но может кто ответит?
Всегда ли, если ковариация (COVxy) равна +1 (то есть прямая имеет позитивный подъём),
то корригированный коэффициент Пирсона (Pkorr) тоже равен одному?
(То есть между данными x и у существует сильная статситическая зависимость?)

@темы: Вопросы

Comments

[lyambda]

Неунывающая улитка на вскидку - да

Но с этим вопросом лучше к Гаме он эконометрист

Я его попрошу ответить

[chebur12]

это про "огурцы и инфаркты"



думаю не обязательно

коэффициент кореляции Пирсона =COVxy/COVx*COVy

получается условия:

1. если COVx<0 и COVy<0 или COVx>0 и COVy>0

2. COVx*COVy=COVxy



COVxx– дисперсия



если критерий пирсона=0, то отсутствует только линейная связь

[feet of flame]

chebur12, это понятно, я знаю, что ковариация выражает линеарную зависимость, а коэффициент Писрона - статистическую.

Речь была о то том, что если данные линейно вазимосвязаны (с увеличением x увеличивается y) - то данные уже зависимы и статистически тоже.

Вопрос был о том, всегда ли тогда (при том, что вариация x равна вариации y равна 1, ковариация равна 1, подъем +1) коэффициент Пирсовна равен одному?

Вот, подойду с другой стороны:

Коэффициент Пирсона (корригированный) выражает степень статистической зависимости, то есть если он равен 0 - то данные независимы, если одному - то максимально зависимы.

Является ли форма линейной зависиомости той самой, при которой данные наиболее зависят друг от друга?

[feet of flame]

chebur12 коэффициент кореляции Пирсона =COVxy/COVx*COVy

Я не про этот (это коэффициент кореляции Бравэ-Пирсона - для линейно зависимости), я про корригировнанный коэффициент контингенции Пирсона, для вычисления которго сначла надо вычислить хи-квадрат величину, потом коэффициент контингениции Пирсона (P) равный корню квадратному из хи-квадрат/(хи=квадрат + n),

потом Pmax, равную корню квадратному из (M-1)/M, при этом M=min{m,l},

а потом Pkorr, равный P/Pmax.

[chebur12]

Неунывающая улитка Является ли форма линейной зависиомости той самой, при которой данные наиболее зависят друг от друга?



по вашему коментарию... определенно замечу што вы более сведущи в этом вопросе, но

1. получается надо сравнивать другие виды зависимостей с линейной, тоесть эти самые ковариации

2. этого критерия не достаточно для выяснения наилучшей ли является линейная зависимость



насколько я понимаю там производят сравнение с табличными величинами по заданному уровню значимости (гипотезы)?

а вероятности вычисляются по формулам лапласса

[feet of flame]

chebur12, ой

насколько я понимаю там производят сравнение с табличными величинами по заданному уровню значимости (гипотезы)?

а вероятности вычисляются по формулам лапласса

Я не волшебник, я только учусь(с)

[feet of flame]

chebur12, насколько я понимаю там производят сравнение с табличными величинами по заданному уровню значимости (гипотезы)?



upd: ааа, теперь поняла - да, сначала рассчитывают оэидаемую при полной незваисимости величину, потом отнимают её от величины имеющеся, потом получивщиеся возводят в квадрат и делят снва на ожидаемое. И так для каждого значения. Потом всё складывают и получают хи-квадрат.

Слишком долго, а на решение задачи даётся минуты полторы-две.