Корреляционный анализ

R или (r) – коэффициент корреляции. Устанавливает, есть ли связь между признаками, и насколько она тесная.

-1≤R≤1

Если же модуль коэффициента ̴ 1, то связь близка к линейной.

 

 

 

Уравнение прямолинейной регрессии:

Ƴ=ρy/х·X+B

Регрессионная статистика  
Множественный R 0,976818  
R-квадрат 0,954174  
Нормированный R-квадрат 0,952181  
Стандартная ошибка 0,080098  
Наблюдения  
     
 
 
 
Дисперсионный анализ

 

    
df SS MS F Значимость F
Регрессия 3,07244 3,07244 478,8969 6,73777E-17
Остаток 0,14756 0,006416    
Итого 3,22      
                 

 

 
 
Параметры линии регрессии


Коэффициенты Стандартная ошибка t- статистика P-Значение
Y-пересечение 2,689674 0,094151 28,56773 1,81E-19    
(x) 0,109558 0,005006 21,88371 6,74E-17    

 

 

R=0,976

R2(коэффициент детерминации)=0,95=95%

 

Вывод: вариация настрига шерсти обусловлена на 95% влиянием длины волоса шерсти. Остальные 5% вариации настрига обусловлены неучтенными факторами.

Для того, чтобы составить уравнение регрессии необходимо найти параметры B (Y-пересечение) и ρy/х:

 

Y-пересечение 2,7

 

Длина волоса шерсти, см (х) 0,109

Тогда уравнение регрессии будет иметь вид:

Y=0,109·Х+2,7

Вывод: при увеличении длины волоса шерсти на 1 см, настриг шерсти в среднем увеличивается на 109 г.