Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korreláció-számítás Dr. Varga Beatrix egyetemi docens.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korreláció-számítás Dr. Varga Beatrix egyetemi docens."— Előadás másolata:

1 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korreláció-számítás Dr. Varga Beatrix egyetemi docens

2 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Két változó közötti kapcsolat  Függetlenség: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az Y szerinti hovatartozásról.  Sztochasztikus: Az egyik ismérv hatással van a másikra, de nem határozza meg egyértelműen annak értékeit/változatait.  Függvényszerű (determinisztikus): A vizsgált egységek X szerinti hovatartozásának ismeretében egyértelműen megmondható azok Y szerinti hovatartozása is.

3 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet A kapcsolat mérőszámai  Két nominális változó közötti kapcsolatot az asszociációs mérőszámokkal jellemezzük.  Ordinális típusú változók összefüggését a rangkorrelációs mutatók mérik.  Arány skála típusú változók összefüggését korreláció- és regresszió-analízissel elemezzük.  Intervallum/arány és nominális skálán mért változók közötti összefüggést H;

4 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korrelációs kapcsolat elemzése esetén a következő kérdésekre keressük a választ Van- e valamilyen összefüggés az ismérvek között? Milyen irányú az összefüggés Mennyire szoros a kapcsolat? Az egyik ismérv változása milyen hatással van a másik ismérv változására?

5 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet  A mennyiségi ismérvek közötti kapcsolatot korrelációnak nevezzük.  A korrelációszámítás: a mennyiségi ismérvek közötti kapcsolat szorosságának mérése.  A regressziószámítás: a mennyiségi ismérvek egymásra gyakorolt hatásának számszerűsítésével, e hatások irányának és mértékének megállapításával foglalkozik.

6 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Ha a korrelációs kapcsolat mögött egyirányú okozati összefüggés van akkor: az ok szerepét betöltő ismérv a tényezőváltozó, (magyarázóváltozó), jele: x az okozat szerepét betöltő ismérv az eredményváltozó, jele: y

7 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Azonos tevékenységet végző vállalkozások adatai

8 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

9

10 A korreláció fontosabb típusai

11 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korreláció hiánya A regresszió-függvény bármely X helyen azonos (közel azonos) értéket vesz fel. A függvény képe vízszintes vonal. Y független X-től, X nem befolyásolja Y értékét.

12 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet A korreláció hiánya Nincs korreláció Y = -7.4E X R-Sq = 3.4 %

13 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Függvényszerű kapcsolat A korreláció hiányának logikai ellentéte a függvényszerű kapcsolat. Egy adott X értékhez egyetlen Y érték tartozhat. A pontdiagram pontjai a regresszió- vonalhoz illeszkednek, A regresszió-vonal körül nincs szóródás.

14 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Pozitív korreláció Pozitív korreláció R-Sq = 62.5 % Y = -8.6E X

15 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Negatív korreláció Negatív korreláció Y = 5.07E X R-Sq = 70.9 %

16 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nem lineáris korreláció Nem lineáris korreláció Y = X X**2 R-Sq = 88.4 %

17 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet A kapcsolat szorosságának mérőszámai

18 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet A kovariancia

19 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

20

21

22 A fenti összefüggésből a korrelációs hányadoshoz hasonló mérőszám definiálható, amely azonos a determinációs együtthatóval. Az Y ingadozását teljes mértékben a regresszióval magyarázzuk Az Y szóródása csak a véletlentől függ A b 1 előjelét rendeljük hozzá.

23 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Variancia-analízis tábla kétváltozós regresszió-számításnál

24 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

25

26 A regressziós együttható (β 1 ) tesztelése H 0 : β 1 =0 valójában nincs korreláció H 1 : β 1 ≠0 A H 0 ellenőrzésére alkalmas próbafüggvény: Ha |t|t (1-α/2) H 0 -t elvetjük, van kapcsolat X és Y között

27 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Student’s t-test Df 0,550,600,700,750,800,900,950,9750,990,995 10,1580,3250,7271,0001,3763,08 6,3112,7131,8263,66 20,1420,2890,6170,8161,0611,89 2,924,306,969,92 30,1370,2770,5840,7650,9781,64 2,353,184,545,84 40,1340,2710,5690,7410,9411,53 2,132,783,754,60 50,1320,2670,5590,7270,9201,48 2,022,573,364,03 60,1310,2650,5530,7180,9061,44 1,942,453,143,71 70,1300,2630,5490,7110,8961,42 1,902,363,003,50 80,1300,2620,5460,7060,8891,40 1,862,312,903,36 90,1290,2610,5430,7030,8831,38 1,832,262,823,25 100,1290,2600,5420,7000,8791,37 1,812,232,763,17 110,1290,2600,5400,6970,8761,36 1,802,202,723,11 120,1280,2590,5390,6950,8731,36 1,782,182,683,06 130,1280,2590,5380,6940,8701,35 1,772,162,653,01 140,1280,2580,5370,6920,8681,34 1,762,142,622,98 150,1280,2580,5360,6910,8661,34 1,752,132,602,95 160,1280,2580,5350,6900,8651,34 1,752,122,582,92 170,1280,2570,5340,6890,8631,33 1,742,112,572,90 180,1270,2570,5340,6880,8621,33 1,732,102,552,88 190,1270,2570,5330,6880,8611,33 1,732,092,542,86 200,1270,2570,5330,6870,8601,32 1,722,092,532,84 210,1270,2570,5320,6860,8591,32 1,722,082,522,83 220,1270,2560,5320,6860,8581,32 1,722,072,512,82 230,1270,2560,5320,6850,8581,32 1,712,072,502,81 240,1270,2560,5310,6850,8571,32 1,712,062,492,80 250,1270,2560,5310,6840,8561,32 1,712,062,482,79 260,1270,2560,5310,6840,8561,32 1,712,062,482,78 270,1270,2560,5310,6840,8551,31 1,702,052,472,77 280,1270,2560,5300,6830,8551,31 1,702,052,472,76 290,1270,2560,5300,6830,8541,31 1,702,042,462,76 300,1270,2560,5300,6830,8541,31 1,702,042,462,75 400,1260,2550,5290,6810,8511,30 1,682,022,422,70 600,1260,2540,5270,6790,8481,30 1,672,002,392, ,1260,2540,5260,6770,8451,29 1,661,982,362,62  0,1260,2530,5240,6740,8421,281,6451,962,332,58

28 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regressziós becslés pontossága

29 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet


Letölteni ppt "Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Korreláció-számítás Dr. Varga Beatrix egyetemi docens."

Hasonló előadás


Google Hirdetések