Hệ số tương quan còn được gọi là mômen chuẩn hóa tương quan, là tỷ số giữa mômen tương quan của hệ 2 biến ngẫu nhiên (SSV) và giá trị lớn nhất của nó. Đổi lại, mômen tương quan được gọi là mômen trung tâm hỗn hợp bậc hai (MSC X và Y).
Hướng dẫn
Bước 1
Cần lưu ý rằng giá trị W (x, y) sẽ là mật độ xác suất chung của TCO. Đổi lại, thời điểm tương quan sẽ là một đặc trưng của sự phân tán lẫn nhau của các giá trị TCO liên quan đến một điểm nhất định của giá trị trung bình (kỳ vọng toán học của tôi và mx), mức độ quan hệ tuyến tính giữa các chỉ số của giá trị tự do X và Y.
Bước 2
Xét các tính chất của mômen tương quan đã xét: Rxx = Dx (phương sai); R (xy) = 0 - đối với các số mũ độc lập X và Y. Trong trường hợp này, phương trình sau là hợp lệ: M {Yts, Xts} = 0, trong trường hợp này cho thấy sự vắng mặt của kết nối tuyến tính (ở đây chúng tôi không có nghĩa là bất kỳ kết nối nào, nhưng, ví dụ: bậc hai). Ngoài ra, nếu có một liên hệ cứng tuyến tính giữa các giá trị của X và Y, phương trình sau sẽ có giá trị: Y = Xa + b - | R (xy) | = bybx = max.
Bước 3
Quay trở lại việc xem xét r (xy) - một hệ số tương quan, ý nghĩa của hệ số này phải nằm trong mối quan hệ tuyến tính giữa các biến ngẫu nhiên. Giá trị của nó có thể thay đổi từ -1 đến một, ngoài ra, nó không thể có thứ nguyên. Theo đó, R (yx) / bxby = R (xy).
Bước 4
Chuyển các giá trị thu được vào đồ thị. Điều này sẽ giúp bạn hình dung ý nghĩa của mômen tương quan chuẩn hóa, các chỉ số X và Y thu được theo kinh nghiệm, trong trường hợp này sẽ là tọa độ của một điểm trên một mặt phẳng nhất định. Khi có một liên kết cứng tuyến tính, các điểm này phải nằm trên một đường thẳng chính xác Y = Xa + b.
Bước 5
Lấy các giá trị tương quan dương và kết nối chúng trên biểu đồ kết quả. Với phương trình r (xy) = 0, tất cả các điểm được chỉ định phải nằm trong một hình elip với vùng trung tâm tại (mx, my). Trong trường hợp này, giá trị của các bán phần trăm sẽ được xác định bởi các giá trị của phương sai của các biến ngẫu nhiên.
Bước 6
Cần lưu ý rằng các giá trị SV thu được bằng phương pháp thực nghiệm không thể phản ánh 100% mật độ xác suất. Đó là lý do tại sao tốt nhất là sử dụng ước lượng của các đại lượng cần thiết: mx * = (x1 + x2 +… + xn) (1 / n). Sau đó đếm tương tự với * của tôi.
