телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы

РАСПРОДАЖАЭлектроника, оргтехника -30% Образование, учебная литература -30% Канцтовары -30%

все разделыраздел:Экономика и Финансыподраздел:Микроэкономика, экономика предприятия, предпринимательство

Корреляционные моменты. Коэффициент корреляции

найти похожие
найти еще

Горшок торфяной для цветов.
Рекомендуются для выращивания крупной рассады различных овощных и цветочных, а также для укоренения саженцев декоративных, плодовых и
7 руб
Раздел: Горшки, ящики для рассады
Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
202 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки
Браслет светоотражающий, самофиксирующийся, желтый.
Изготовлены из влагостойкого и грязестойкого материала, сохраняющего свои свойства в любых погодных условиях. Легкость крепления позволяет
66 руб
Раздел: Прочее
Центрирование случайной величины равносильно переносу начала координат в точку, абсцисса которой равна математическому ожиданию. Центральным моментом порядка s случайной величины Х называется математическое ожидание s-ой степени соответствующей центрированной случайной величины: . Для прерывной случайной величины s-й центральный момент выражается суммой . Важнейшее значение имеет второй центральный момент, который называют дисперсией и обозначают D. Дисперсия случайной величины есть характеристика рассеивания, разбросанности значений случайной величины около её математического ожидания. Само слово "дисперсия" означает "рассеивание". Механической интерпретацией дисперсии является не что иное, как момент инерции заданного распределения масс относительно центра тяжести. На практике часто применяется также величина , называемая средним квадратичным отклонением (иначе - "стандартом") случайной величины Х. Теперь перейдем к рассмотрению характеристик систем случайных величин. Начальным моментом порядка k,s системы (Х, Y) называется математическое ожидание произведения Xk и Ys, xk,s=M. Центральным моментом порядка k,s системы (Х, Y) называется математическое ожидание произведения k-ой и s-ой степени соответствующих центрированных величин: . Для прерывных случайных величин , где рij - вероятность того , что система (Х, Y) примем значения (xi, yj), а сумма рассматривается по всем возможным значениям случайных величин X,Y. Для непрерывных случайных величин , где f(x,y) - плотность распределения системы. Помимо чисел k и s, характеризующих порядок момента по отношению к отдельным величинам, рассматривается ещё суммарный порядок момента k s, равный сумме показателей степеней при Х и Y. Соответственно суммарному порядку моменты классифицируют на первый, второй и т.д. На практике обычно применяются только первые и вторые моменты. Первые начальные моменты представляют собой математические ожидания величин Х и Y, входящих в систему ?1,0=mx ?0,1=my. Совокупность математических ожиданий mx , my представляет собой характеристику положения системы. Геометрически это координаты средней точки на плоскости, вокруг которой происходит рассеивание точки (Х, Y). Важную роль на практике играют также вторые центральные моменты систем. Два из них представляют собой дисперсии величин Х и Y , характеризующие рассеивание случайной точки в направлении осей Ox и Oy. Особую роль играет второй смещенный центральный момент: , называемый корреляционным моментом (иначе - "моментом связи")случайных величин Х и Y. Корреляционный момент есть характеристика системы случайных величин, описывающая, помимо рассеивания величин Х и Y, еще и связь между ними. Для того, чтобы убедиться в этом отметим, что корреляционный момент независимых случайных величин равен нулю. Заметим, что корреляционный момент характеризует не только зависимость величин, но и их рассеивание. Поэтому для характеристики связи между величинами (Х;Y) в чистом виде переходят от момента Kxy к характеристике , (3) где ?x, ?y - средние квадратичные отклонения величин Х и Y. Эта характеристика называется коэффициентом корреляции величин Х и Y. Из формулы (3) видно, что для независимых случайных величин коэффициент корреляции равен нулю, так как для таких величин kxy=0.

Учитывая это, можно привести следующее определение независимости случайных величин. Случайные величины Х и Y называются независимыми, если закон распределения каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. В противном случае величины Х и Y называются зависимыми. Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Понятие "зависимости" случайных величин, которым пользуются в теории вероятностей, несколько отличается от обычного понятия "зависимости" величин, которым пользуются в математике. Так, математик под "зависимостью" подразумевает только один тип зависимости - полную, жесткую, так называемую функциональную зависимость. Две величины Х и Y называются функционально зависимыми, если, зная значение одного из них, можно точно определить значение другой. В теории вероятностей встречаются несколько с иным типом зависимости - вероятностной зависимостью. Если величина Y связана с величиной Х вероятностной зависимостью, то, зная значение Х, нельзя точно указать значение Y, а можно указать её закон распределения, зависящий от того, какое значение приняла величина Х. Вероятностная зависимость может быть более или менее тесной; по мере увеличения тесноты вероятностной зависимости она все более приближается к функциональной. Т.о., функциональную зависимость можно рассматривать как крайний, предельный случай наиболее тесной вероятностной зависимости. Другой крайний случай - полная независимость случайных величин. Между этими двумя крайними случаями лежат все градации вероятностной зависимости - от самой сильной до самой слабой. Вероятностная зависимость между случайными величинами часто встречается на практике. Если случайные величины Х и Y находятся в вероятностной зависимости, то это не означает, что с изменением величины Х величина Y изменяется вполне определенным образом; это лишь означает, что с изменением величины Х величина Y имеет тенденцию также изменяться (возрастать или убывать при возрастании Х). Эта тенденция соблюдается лишь в общих чертах, а в каждом отдельном случае возможны отступления от неё. Примеры вероятностной зависимости. Выберем наугад одного больного с перитонитом . случайная величина Т - время от начала заболевания, случайная величина О - уровень гомеостатических нарушений. Между этими величинами имеется явная зависимость, так как величина Т является одной из наиболее главных причин, определяющих величину О. В то же время между случайной величиной Т и случайной величиной М, отражающей летальность при данной патологии, имеется более слабая вероятностная зависимость, так как случайная величина хоть и влияет на случайную величину О, однако не является главной определяющей. Тем более, если рассматривать величину Т и величину В (возраст хирурга), то данные величины практически независимы. До сих пор мы обсуждали свойства систем случайных величин, давая только словесное разъяснение. Однако существуют числовые характеристики, посредством которых исследуются свойства как отдельных случайных величин, так и системы случайных величин.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Всё о метрологии

Математическое ожидание оценки равно, очевидно, истинному значению искомой величины:   а ее дисперсия:   Входящее в это выражение математическое ожидание произведения случайных погрешностей называется корреляционным моментом и определяет степень “тесноты” линейной зависимости между погрешностями. Вместо корреляционного момента часто пользуются безразмерной величиной, называемой коэффициентом корреляции:  .  (75) Отсюда, в частности, следует, что коэффициент корреляции между погрешностями λX и λY средних арифметических равен коэффициенту корреляции между погрешностями δX и δY результатов отдельных измерений величин QX и QY: . С учетом коэффициента корреляции дисперсия результата косвенных измерений, т. е. оценки истинного значения косвенно измеряемой величины,  .  (76) Если погрешности измерения величин QX и QY не коррелированы, то выражение (76) упрощается:  .  (77) В тех случаях, когда теоретические дисперсии распределения результатов прямых измерений неизвестны, определяется оценка  дисперсии результата косвенных измерений через оценки дисперсий  и :  .  (78) Оценки коэффициента корреляции  вычисляют на основании результатов прямых измерений исходных величин:    (79) m = min(nX, nY) — наименьшее из чисел наблюдений nX и nY

скачать реферат Распределение Пуассона. Аксиомы простейшего потока событий

Министерство образования и науки Украины Харьковский национальный университет радиоэлектроники Факультет ПММ Кафедра ПМ КУРСОВАЯ РАБОТА Тема: Распределение Пуассона. Аксиомы простейшего потока событий. Дисциплина: Теория вероятностей и математическая статистикаВыполнил: Проверил: ст. группы проф. Харьков 2007 РЕФЕРАТ В данном курсовом проекте представлено описание понятий корреляционного момента и его свойств, коэффициента корреляции, случайных событий и их основных числовых характеристик, применения на практике корреляции, а также приведено решение практических задач. Пояснительная записка состоит из вступления, основной части, выводов, списка литературы. Записка 28с. Ключевые слова и выражения: СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ, ДИСПЕРСИЯ, НАЧАЛЬНЫЙ МОМЕНТ, ЦЕНТРАЛЬНЫЙ МОМЕНТ, КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ, КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ МОМЕНТ, ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ, ПЛОТНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ЗАВИСИМОСТЬ. СОДЕРЖАНИЕ Введение . .4 1 Теоретическая часть . 5 1.1 Доверительные оценки . . .5 1.2 Метод наибольшего правдоподобия . .10 1.3 Точечные оценки .13 1.4 Критерий согласия . 18 1.5 Теорема Чебышева . . 19 1.6 Понятие доверительного интервала . . . 23 1.7 Сравнение средних .25 1.8 Метод минимума X2 . 26 1.9 Распределение Пуассона.

Набор для изготовления мягкой игрушки "Собачка".
Домашняя студия мягкой игрушки. Полностью готовые детали кроя и синтепоновый наполнитель. Разложите все детали кроя и определите их
422 руб
Раздел: Игрушки
Магнитный театр "Теремок".
Увлекательное театральное представление с любимыми героями русской народной сказки «Теремок» и вашим ребенком в роли главного режиссера.
308 руб
Раздел: Магнитный театр
Развивающая доска "Пицца", 54 элемента, 5 слоев.
Деревянная доска "Пицца" - это увлекательный игровой набор для развития мелкой моторики, воображения и усидчивости Вашего
807 руб
Раздел: Продукты
 Спонтанность сознания

Семантический портрет Эго для двумерной личности. Плотность вероятности двумерной личности задается поверхностью распределения z- q(e1,e2) интерпретируемой аналогично кривой распределения для одномерной личности. При этом правда, вводится коэффициент корреляции Q{e1,e2} задающий вероятностную структуру двумерной упорядоченности смыслов. Остановимся подробнее на рассмотрении двумерной личности(**132). Если Q=0, то две линии регрессии, связывающие e1 и e2, оказываются ортогональными, и мы имеем дело с абсолютно неупорядоченной личностью, что может носить и патологический характер. В этом случае личность готова выступать как абсолютно раздвоенная. В крайних своих проявлениях такое раздвоение может приводить к тому, что в разные моменты времени могут проявлять себя разные составляющие личности, при этом одна из них может быть не осведомлена о мотивах другой. Может сложиться такая ситуация, что две личности будут порознь эксплуатировать одно и то же тело. Подобная ситуация подробно описана в книге американского психиатра Дж

скачать реферат Кодирование изображений

Для примера рассмотрим фильтры низких частот: . Фильтром низких частот пользуются часто для того, чтобы подавить шум в изображении, сделать его менее резким. Используя фильтр A3 , будем получать изображение Y следующим образом: Выход фильтра второго рода формируется аналогично первому, плюс фильтра B: Для простоты рассмотрим одномерный фильтр вида:: Рассмотрим и другие фильтры: Высокочастотные (для подчеркивания резкости изображения): Для подчеркивания ориентации: Подчеркивание без учета ориентации (фильтры Лапласа): . Корреляционный: ,где - коэффициенты корреляции между соседними элементами по строке (столбцу). Если они равны нулю то отфильтрованное изображение будет совпадать с исходным, если они равны единице, то фильтр будет эквивалентен лапласиану. При обработке изображений очень часто используют последовательность фильтров: низкочастотный Лапласа. Часто используют и нелинейную фильтрацию. Для контрастирования перепадов изображения используют градиентный фильтр: , или его упрощенный вид: . Еще один часто используемый нелинейный фильтр - Собела: A0 . A7 - входы, yi,j - результат фильтрации.

 Большая Советская Энциклопедия (КО)

Выборочный коэффициента корреляции определяют по формуле: , где , , , .   При большом числе независимых наблюдений, подчиняющихся одному и тому же распределению, и при надлежащем выборе интервалов группировки коэффициент  близок к истинному коэффициенту корреляции r. Поэтому использование  как меры связи имеет четко определённый смысл для тех распределений, для которых естественной мерой зависимости служит r (т. е. для нормальных или близких к ним распределений). Во всех др. случаях в качестве характеристики силы связи рекомендуется использовать корреляционное отношение h , интерпретация которого не зависит от вида исследуемой зависимости.   Выборочное значение y |x вычисляется по данным корреляционной таблицы: 2 y |x = где числитель характеризует рассеяние условных средних значений   около безусловного среднего (аналогично определяется выборочное значение x |y ). Величина y |x используется в качестве меры отклонения зависимости от линейной, т. к. обычно 2 y |x >r2 , x |y >r2 и лишь в случае линейной зависимости r2 =2 y |x =x |y

скачать реферат Влияние тренировочных нагрузок анаэробной и аэробной направленности на уровень физической работоспособности

Полученные результаты свидетельствовали о том, что у борцов корреляционная связь между параметрами тренировочных нагрузок и уровнем МПК проявлялась в тех случаях, когда у них объем специализированной подготовки в тренировочном процессе был относительно невелик. Вместе с тем на заключительном этапе подготовки борцов к соревнованиям корреляция между величиной нагрузок и уровнем МПК не достигала значимых величин. На наш взгляд, аэробная работоспособность организма, уровень которой отражает показатель МПК, является важным, но далеко не решающим фактором, необходимым для обеспечения эффективных двигательных действий и двигательной деятельности в целом в данном виде спорта. Анализ тренировочных программ лыжников-гонщиков позволил установить, что между различными составляющими тренировочных нагрузок и уровнем МПК имеются статистически значимые корреляционные связи. В частности между средней величиной суточного объема циклической нагрузки и уровнем МПК наблюдалась прямая зависимость (p< 0,01). Величина и уровень значимости коэффициента корреляции варьировались с изменением временного интервала между моментом регистрации МПК и периодом, когда эти нагрузки применялись.

скачать реферат Понятие многомерной случайной величины

Основные вопросы лекции: математическое ожидание случайной величины, свойства математического ожидания, дисперсия случайной величины, дисперсия суммы случайных величин, функция от случайных величин, математическое ожидание функций от случайных величин, коэффициент корреляции, моменты, корреляционный момент, виды сходимости последовательности случайных величин, неравенства Чебышева, график функции распределения для непрерывной случайной величины, различные формы закона больших чисел, теорема Чебышева, теорема Бернулли, теорема Маркова, центральная предельная теорема теории вероятностей, применение центральнойпредельной теоремы, обоснование роли нормального закона распределения, вывод приближенной формулы Лапласа. Гипергеометрическое распределение Выше мы рассмотрели способы вычисления вероятностей появления события ровно т раз в независимых повторных испытаниях (по формулам Бернулли и Пуассона). Теперь познакомимся с вычислением вероятности появления события ровно т раз в зависимых повторных испытаниях. Случайная величина, определяющая число успехов в повторных зависимых испытаниях, подчиняется гипергеометрическому закону распределения. Пример. В урне шаров, среди которых К белых и ( –K) черных.

скачать реферат Особенности годового хода приземной температуры воздуха в разных частях Земли по данным ОА Гидрометцентра РФ

Оп­ределены не только средние значения и квадратические отклонения, но и по­строены для различных сезонов года и времени суток функции распределения разностей этих метеовеличин, которые использованы для оценки вероятности превышения температуры, давления водяного пара и относительной влажно­сти в городе по сравнению с его окрестностями (сельской местностью). С целью выявления роли различных факторов в формировании поля температуры («острова тепла») выполнен расчет коэффициентов корреляции между разностью температур (город - окрестности) и концентрацией различ­ных загрязняющих (парниковых) веществ в городе, а также между разностью температур и разностью давлений водяного пара. Рассчитаны также коэффициенты корреляции между изменениями во времени температуры воздуха в городе и приращениями давления водяного пара за те же интервалы времени. Анализ для различных сезонов года и времени суток корреляционных связей, равно как и функций распределения температуры и влажности воздуха позволили заключить: во все сезоны года определяющую роль в повышении (по сравнению с окрестностями) температуры в городе (формирования «острова тепла») играет поглощение инфракрасной радиации антропогенным водяным паром, влияние других парниковых газов и аэрозоля примерно на порядок меньше; в дневные часы летом и частично весной сильно уменьшенная (вплоть до знака) разность температур между городом и окрестностями также формируется в основном под влиянием поглощения радиации водяным паром, однако в изменении давления водяного пара существенную роль играет различие в скоростях испарения (последняя в дневные часы летом в окрестностях больше, чем в городе). 1.2. Годовой ход температуры воздуха Все воздушные массы зимой холоднее, а летом теплее, поэтому температура воздуха в каждом отдельном месте меняется в годовом ходе: средние месячные температуры в зимние месяцы ниже, в летние - выше.

скачать реферат Теория статистики (Станкин)

Для определения параметров уравнений используется метод наименьших квадратов, на основании которого строится соответствующая система уравнений. Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции: r = , а при криволинейной зависимости с помощью корреляционного отношения: ( = . Расчет коэффициентов регрессии несколько осложняется, если ряды по исследуемым факторам сгруппированы, а связь криволинейная. Если зависимость между двумя факторами выражается уравнением гиперболы , то система уравнений для определения параметров a0 и a1 такова: a0 a1S. Для определения параметров уравнения регрессии, выраженного степенной функцией = lga0 a1lgx, отсюда система уравнений для определения параметров запишется: ?lga0 a1Slgx = Slgy; lga0Slgx a1S(lgx)2 = Slgy?lgx. Зависимость между тремя и более факторами называется множественной или многофакторной корреляционной зависимостью. Линейная связь между тремя факторами выражается уравнением: = a0 a1x a2z, а система нормальных уравнений для определения неизвестных параметров a0, a1, a2 будет следующей: a0 a1Sx a2Sz = Sy; a0Sx a1Sx2 a2Szx = Syx; a0Sz a1Sxz a2Sz2 = Syz.

Концентрат Gardex "Extreme", для защиты дачного участка от клещей, 50 мл.
Концентрат для защиты дачного участка от клещей. Для обработки приусадебных, дачных и садовых участков. Надежно защищает от иксодовых
370 руб
Раздел: Аэрозоль, спрей
Развивающий центр "Мультикуб", 7 игр на каждой стороне.
Это настоящий многофункциональный игровой центр! На каждой стороне куба - разные развивающие игры. На двух сторонах расположены сортеры -
1890 руб
Раздел: Сортеры, логические игрушки
Набор ковриков "Kamalak Tekstil" для ванной, 50х50 см и 50x80 см (синий).
Ковры-паласы выполнены из полипропилена. Ковры обладают хорошими показателями теплостойкости и шумоизоляции. Являются гипоаллергенными. За
607 руб
Раздел: Коврики
скачать реферат Методы маркетинговых исследований в регионе

К одной из эффективных мер по устранению мультиколлинеарности, как показывает опыт, относится исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанных аргументов либо привлечение дополнительной информации. Другой метод устранения влияния мультиколлинеарности состоит во введении искусственной ортогональности. Следует отметить также, что матрица парных коэффициентов корреляции позволяет в некоторой степени сократить информацию путем перехода от системы первоначально зарегистрированных параметров к системе меньшей размерности при повышении адекватности отражения изучаемых процессов. До последнего времени для построения экономико-статистических моделей в основном применялись методы группировок и методы корреляционного и регрессионного анализов. Необходимость расширения формального аппарата экономико-статистического моделирования связана с объективными трудностями, которые продиктованы невыполнением предпосылок использования корреляционного и регрессионного анализов, так как классическая теория вероятностей и математическая статистика создавались применительно к анализу явлений природы.

скачать реферат Производительность труда

Различают виды связей: o прямую и обратную; o однофакторную и многофакторную; o прямолинейную и криволинейную. В большинстве случаев связи в общественных явлениях изучаются по уравнению прямой: – результативный признак (производительность труда); x – факторный признак (рабочее время); – свободный член уравнения (средний уровень рабочего времени при x=0); – коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем увеличится уровень рабочего времени с увеличением производительности труда. Уравнение прямой, описывающее корреляционную связь, является уравнением связи, или регрессии, а сама прямая – линией регрессии. Параметры уравнения прямой (3.3) находятся при решении системы нормальных уравнений. (3.4) где число единиц совокупности. Решая эту систему находим: (3.6) Для измерения тесноты линейной связи применяется относительный показатель, который называется линейным коэффициентом корреляции rxy: (3.7) линейный коэффициент корреляции rxy предполагает наличие линейной связи между x и y.(таблица 3.1) Таблица 3.1 Значение коэффициента корреляции rxy значение

скачать реферат Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных

Для применения корреляционного анализа необходимо, чтобы все рассматриваемые переменные были случайными и имели нормальный закон распределения. Причем выполнение этих условий необходимо только при вероятностной оценке выявленной тесноты связи. Рассмотрим простейшие случай выявления тесноты связи – двумерную модель корреляционного анализа. Для характеристики тесноты связи между двумя переменными обычно пользуются парным коэффициентом корреляции , если рассматривать генеральную совокупность, или его оценкой – выборочным парным коэффициентом , если изучается выборочная совокупность. Парный коэффициент корреляции в случае линейной формы связи вычисляют по формуле При малом числе наблюдений выборочный коэффициент корреляции удобно вычислять по следующей формуле: Величина коэффициента корреляции изменяется в интервале между двумя переменными существует функциональная связь, при , то значение Х и У в выборке некоррелированы; в случае, если система случайных величин имеет двумерное нормальное распределение, то величины Х и У будут и независимыми.

скачать реферат Корреляционно-регрессионный, факторный и компонентный анализы деятельности предприятии

Факторный анализ позволяет: упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных соображений руководителя или исследователя. Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей коммерческой деятельности методами коррелЯционно- регрессионного, факторного и компонентного анализа. При машинной обработке исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения анализов, вычисление параметров применяемых математических функций является быстро выполняемой счетной операцией. Результаты выдаются в виде соответствующих машинограмм (распечаток) ЭВМ. В данной работе необходимо исследовать методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного анализа зависимость. . . с использованием пакета прикладных программ “Олимп”. методика коррелЯционно-регрессионного анализа Исследование начинается с построения матрицы парных коэффициентов корреляции.

скачать реферат Курсовая Работа - Аппроксимация функций

При этом иногда задачу удается линеаризовать, т.е. свести к линейной. К числу таких зависимостей относится экспоненциальная зависимость неопределенные коэффициенты. Линеаризация достигается путем логарифмирования равенства (2.2.1), после чего получаем соотношение соответственно через , тогда зависимость (2.2.1) может быть записана в виде , что позволяет применить формулы (2.1.4) с заменой . 2.3 Элементы теории корреляции. График восстановленной функциональной зависимости называется кривой регрессии. Для проверки согласия построенной кривой регрессии с результатами эксперимента обычно вводят следующие числовые характеристики: коэффициент корреляции (линейная зависимость), корреляционное отношение и коэффициент детерминированности. При этом результаты обычно группируют и представляют в форме корреляционной таблицы. В каждой клетке этой таблицы приводятся численности , компоненты которых попадают в соответствующие интервалы группировки по каждой переменной. Предполагая длины интервалов группировки (по каждой переменной) равными между собой, выбирают центры ) этих интервалов и числа в качестве основы для расчетов.

Набор посуды "Смешарики - Друзья", 3 предмета.
Посуда подходит для мытья в посудомоечной машине и использования в микроволновой печи. Яркая посуда с любимыми героями порадует малыша и
472 руб
Раздел: Наборы для кормления
Фигурка "Zabivaka International", 8 штук, 6 см.
Набор из 8 фигурок предназначен для поклонников спорта. Комплект "Волк International" включает в себя игрушки, которые выполнены
538 руб
Раздел: Игрушки, фигурки
Настольная семейная игра "Звонкие колечки".
Эта игра создана для того, чтобы улучшить умственную и зрительную реакцию малышей. Внутри вы найдёте колечки 6 разных цветов и звонок.
362 руб
Раздел: Карточные игры
скачать реферат Принятие решений в условиях неопределенности

Показывает степень линейной зависимости между случайными величинами.Выборочный коэффициент детерминации , равен 1,008.Выборочное корреляционное отношение , равен 1,004.Отношение коэффициента детерминации и коэффициента корреляции равно 0,76.Уравнение регрессии y=0.37x 25.57. Прямая регрессии обязательно проходит через точку Теперь оценим, на сколько процентов (по отношению к размеру среднего ежедневного зачисления) изменится ожидаемое значение ежедневного списания при увеличении на 1% (по отношению к размеру ежедневного списания) ежедневного зачисления. y=0.37x 25.57 (0,37 40,4 25,57)/(0,37 40 25,57)=1,004 Значит, при увеличении ежедневного зачисления на 1% ожидаемое значение ежедневного списания увеличится на 0,4%.

скачать реферат Экзаменационные билеты по предметам Анализ финансовой деятельности и Анализ хозяйственной деятельности - первый семестр 2001 года

Сравнение как метод анализа. 190. Диаграммы сравнения: их характеристика и виды. 191. Ретроспективный и перспективный факторный анализ. 192. Данные, содержащиеся в экономическом паспорте предприятия. 193. Методика оценки выполнения плана по ассортименту продукции. 194. Для характеристики степени экстенсивной загрузки оборудования изучается баланс времени его работы. Что он включает? Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету АНАЛИЗ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Билет № 5 4. Назначение технико-экономического анализа. 195. Относительный показатель структуры, его экономический смысл. 196. Внутренние и внешние факторы в анализе хозяйственной деятельности. 197. Задачи, решаемые на рекомендательном этапе функционально-стоимостного анализа. 198. Какие свойства изделия характеризует качество продукции? 199. Коэффициенты, характеризующие степень использования производственных мощностей предприятия. Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету АНАЛИЗ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Билет № 6 5. Понятие анализа хозяйственной деятельности в узком и широком смысле. 200. Индексный метод – дать понятие. 201. Общий факторный анализ. 202. Проверка значимости коэффициентов корреляции при многофакторном корреляционном анализе. 203. Что способствует лучшему обеспечению предприятия трудовыми ресурсами? 204.

скачать реферат К вопросу о компьютерных программах учебного контроля знаний

Она квадратная, симметрична, с единицами по главной диагонали. Далее вычисляются средние коэффициенты корреляции для каждого из заданий (столбцов), которые сравниваются между собой. Из матрицы удаляются те столбцы, для которых средний коэффициент корреляции «выпадает» из ряда, т.е. значения которых не коррелируют с остальными и их коэффициент корреляции меньше 0,3. В результате получается новая таблица, по которой строится новая корреляционная матрица,– и так до разумных пределов. Полученная окончательная таблица претендует на наименование теста. Ее нужно только проанализировать на надежность. Для этого проверяют, насколько коррелируют между собой суммарные результаты, полученные по отдельным (равным по размерам) частям «очищенной» таблицы, например четным и нечетным столбцам или левой и правой половинами таблицы. Так складываются результаты испытаний для упражнений с нечетными номерами (один столбец) и четными номерами упражнений (второй столбец) и вычисляется коэффициент корреляции Пирсона между этими столбцами.

скачать реферат Исследования коэффициента деятельностного развития студентов 3-4 курсов физико-математической специальности

Это значит, что уровень развития интеллекта школьников 13-14 лет общеобразовательной школы в первую очередь зависит от процесса обучения и условий социализации, а во вторую - от особенностей природного компонента интеллекта. Кроме того, можно говорить об усилении взаимовлияния всех компонентов умственных способностей школьников, о чём свидетельствует всевозрастающее значение коэффициента корреляции. Ведущими компонентами корреляционной плеяды старших подростков являются: показатель установления числовых закономерностей, имеющий шесть корреляций на 1%-ом уровне статистической достоверности, и показатель общего интеллекта, взаимосвязанный со всеми входящими в структуру компонентами. В то же время учебная успешность старших подростков взаимосвязана как с вербальными, так и с образными компонентами интеллекта. Таким образом, резкое увеличение числа статистически достоверных связей (в 2,3 раза по сравнению с подростками 13 - 14 лет) к концу подросткового возраста свидетельствует об усилении процесса интеграции в функционировании интеллекта.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.