NED354493NED

Аналогично вычисляют другие взаимодействия АВ. Эффекты взаи­ модействия факторов АВ статистически достоверны в том случае, если их значения превысят НСР 05 - взаимодействия АВ (в нашем случае НСР 05 = 3,94). Корреляция и регрессия В исследованиях часто каждому значению признака X соответствует не одно, а множество значений признака У, т.е. их распределение. Такие свя­ зи, обнаруживаемые только при массовом изучении признаков, называются корреляционными. Корреляция представляет собой степень зависимости переменных величин. При изучении корреляционных связей используют статистические методы - корреляционный и регрессионный. По форме корреляция может быть линейной и криволинейной, по направлению - прямой и обратной. Под регрессией понимается изменение результативного признака У (функции) при определенном изменении одного или нескольких факториаль­ ных (аргументов). Связь между функцией и аргументом выражается уравнением р е ­ грессии. При простой регрессии уравнение кратко обозначается у = / (х), при множественной у = f (х, z, v ...)• Если степень связи между признаками большая, то по уравнению регрессии можно предсказать значение результа­ тивного признака для определенного значения факториальных признаков. Для оценки тесноты (силы) связи используют коэффициенты корреляции и корреляционное отношение. Линейная корреляция и регрессия. Под линейной корреляционной зависимостью между двумя признаками х и у понимают такую зависимость, которая носит линейный характер и выражается уравнением прямой линии у = а + вх. Это уравнение называется уравнением регрессии у на х, а соответ­ ствующая ему прямая линия - выборочной линией регрессии у на х. В качестве числового показателя простой линейной корреляции, ука­ зывающего на тесноту (силу) и направление связи х с у , используют коэффи­ циент корреляции г: Для оценки надежности выборочного коэффициента корреляции вы­ числяют его ошибку (S,) и критерий существенности tr: ^ ( х - х Х у - у ) V s ( x - х ) 2 Ъ( у - у ) 2 г 289