Корреляционный анализ результатов моделирования

С помощью корреляционного анализа можно установить, насколько тесна связь между двумя (или более) случайными величинами наблюдаемыми и фиксируемыми при моделировании конкретной системы S. Корреляционный анализ результатов моделирования сводится к оценке разброса значений относительно среднего значения , т.е. к оценке силы корреляционной связи. Существование этих связей и их тесноту можно выразить при наличии линейной связи между исследуемыми величинами и нормальности их совместного распределения с помощью коэффициента корреляции .

Если то можно сделать вывод, что о взаимной независимости случайных переменных ξ и η, исследуемых при моделировании (рис. 5, а). При имеет место функциональная (т.е. нестохастическая) линейная зависимость вида у=b₀+b₁x, причем если , то говорят о положительной корреляции, т.е. большие значения одной случайной величины соответствуют большим значениям другой (рис. 5, б). Случай соответствует наличию линейной корреляции с рассеянием (рис. 5, в) либо наличию нелинейной корреляции результатов моделирования (рис. 5, г).

Рис. 5. Различные случаи корреляции переменных х и у.

Таким образом, корреляционный анализ устанавливает связь между исследуемыми случайными переменными машинной модели и оценивает тесноту этой связи.