Расчет прямолинейного уравнения регрессии и коэффициента корреляции при ограниченном числе опытов
Таблица 1
№ детали | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() |
Используя данные, полученные в таблице 1, определим значение коэффициента корреляции по следующей зависимости:
Для вывода уравнения регрессии рассчитаем математическое ожидание значений и
и СКО соответствующих величин:
Полученные данные подставим в уравнение регрессии:
ЗАДЩАНИЕ 5
Криволинейная корреляционная связь
Если коэффициент корреляции очень мал и прямолинейная связь
с
отсутствует, то возможна криволинейная связь. Для криволинейных корреляционных связей мерой силы связи является корреляционное отношение, которое определяется зависимостями:
- для связи с
- для связи с
Если с
связаны однозначной связью, то
. Если связи нет, то
. Аналогичные свойства относятся и к
. Корреляционная связь между
и
будет тем теснее, чем ближе
к 1, и тем слабее, чем
ближе к нулю.
Наиболее часто наблюдающейся в различных технических исследованиях криволинейной корреляционной связью является параболическая связь, которая выражается параболой -го порядка. Рассмотрим случай, когда уравнение регрессии
имеет вид второго порядка:
где - постоянные коэффициенты,
- частное среднее значение
, соответствующее различным заданным значениям
.
Для определения коэффициентов составляются три уравнения:
(1)
где - общее число наблюдений,
- частота каждого значения
.
Решение этих трех уравнений дает значения коэффициентов .
Задание. Вычислить параболическую регрессию для данных, сведенных в корреляционную таблицу.
Таблица 1
Значения ![]() | Значения ![]() | ![]() | ||||||
![]() | ||||||||
![]() | - | |||||||
![]() | 32,32 | 43,45 | 44,57 | - |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
32,32 | 614,08 | 17194,24 | 481438,72 | ||||||
43,45 | 477,95 | 16250,30 | 552510,20 | ||||||
44,57 | 267,42 | 10696,80 | |||||||
![]() | - | - | 1907,45 | 56617,34 | 1771092,92 |
Подставим полученные данные в систему уравнений (1):
В каждом из уравнений разделим числовые коэффициенты на коэффициент при :
Вычтем из второго уравнения первое, а из третьего уравнения – второе:
Разделим каждое из этих уравнений на соответствующий коэффициент при :
Вычтем из второго уравнения первое:
Подставим в уравнение
, получим:
Подставим найденные значения и
в уравнение
, получим:
Таким образом, уравнение регрессии будет иметь вид:
Подставив в полученное уравнение значения , получим теоретические значения частных средних:
![]() | |||||||
![]() | 33,72 | 36,36 | 38,28 | 39,48 | 39,96 | 39,72 | 38,76 |
ЗАДАНИЕ 6
Множественная корреляция
Корреляционные связи могут существовать не только между двумя, но и между несколькими признаками. Например, овальность после чистового шлифования зависит от припуска на чистовое шлифование и от овальности после предварительного шлифования. Припуск на шлифование зубьев зависит от величины деформации заготовок шестерен после термической обработки и от погрешности обработки, полученной после зубонарезания.
Исследование статистических связей между многими величинами является предметом теории множественной корреляции. В практике механической обработки деталей на металлорежущих станках чаще всего встречаются случаи линейной корреляционной связи между тремя величинами или тремя факторами.
Рассмотрим простейший случай линейной корреляционной связи между тремя величинами . Причем будем считать
- величиной, зависящей от
. Линейную корреляционную связь между этими величинами можно записать в виде уравнения:
где - постоянные коэффициенты, которые вычисляются с помощью коэффициентов корреляции между
, между
, между
, а также СКО
по формулам:
Мерой силы линейной связи между в совокупности служит коэффициент множественной корреляции или сводный коэффициент корреляции, который вычисляется следующим образом:
Примечание: коэффициент всегда положителен, его значение лежит в пределах от 0 до +1. Если
равен 0, то
не имеет линейной связи с
, но возможна криволинейная связь. Если
равен 1, то между
существует точно линейная связь вида
.
Для исследования наличия связи между ,
, а также для оценки влияния
в отдельности на
пользуются частными коэффициентами, которые обозначаются
- связь между
при постоянном значении
,
- связь между
при постоянном значении
.
Эти коэффициенты вычисляются по формулам:
Смысл частных коэффициентов заключается в том, что они служат мерой линейной связи между при постоянном значении
и
при постоянном значении
. Значения частных коэффициентов корреляции заключены в пределах от -1 до +1. Когда они равны 0, частная связь между
,
не может быть линейной. Если они равны
1, то связь точно линейная. Чем ближе значения частных коэффициентов к
1, тем теснее связь, тем ближе она к линейной.
Сравнивая и
, можно установить, какой из факторов
или
оказывает более сильное влияние на
. Чем больше величина частного коэффициента корреляции, тем теснее связь данного фактора с
и тем сильнее его влияние на
.
Для определения коэффициентов корреляции необходимо составить корреляционные таблицы для
,
,
и произвести аналогичные вычисления, как было рассмотрено выше.
Пример. Кольца подшипников подвергаются предварительному и окончательному шлифованию на двух бесцентровых шлифовальных станках. Статистическими исследованиями установлено, что овальность после предварительного шлифования - , припуск под окончательное шлифование -
, овальность после окончательного шлифования -
характеризуются следующими показателями:
Установлены следующие величины коэффициентов корреляции между :
Необходимо определить:
- коэффициент множественной корреляции ;
- уравнение регрессии по
;
- частные коэффициенты корреляции и
.
Вычислим значения коэффициентов :
Уравнение корреляционной связи с
:
Вычислим частные коэффициенты корреляции:
Коэффициент множественной корреляции
Этот коэффициент достаточно велик и свидетельствует о наличии линейной связи между .
Частные коэффициенты корреляции показывают, что влияние на
сильнее влияния
на
, так как связь между
теснее, чем связь между
. То же вытекает из анализа уравнения регрессии
по
. Следовательно, влияние овальности колец после предварительного шлифования сильнее, чем влияние припуска под чистовое шлифование на величину овальности после окончательной обработки.
ЗАДАНИЕ 7