Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Т е м а 3. вычисление коэффициента корРеляции
|
|
и регрессии для большой выборки (n > 30)
Цель занятия. Построить корреляционную решетку для большой выборки (n > 30). Вычислить коэффициент корреляции и регрессии (r ± mr, Rx/y ± mR), рассчитать критерий достоверности и доверительные границы коэффициента корреляции и регрессии (tr, tR).
Содержание и методика. Расчет коэффициента корреляции при n > 30 производится при помощи корреляционной решетки, состоящей из двух вариационных рядов, размещенных горизонтально и вертикально. Корреляционная решетка составляется по двум признакам (критериям отбора), чаще всего используют важные хозяйственно полезные признаки: удой (кг) – жир в молоке (%), удой (кг) – белок в молоке (%), длина тела (см) – масса тела (кг), количество снесенных яиц (шт.) – масса яиц (г). Для проведения косвенной селекции в каждой отрасли животноводства находят важные селекционные признаки и определяют коррелятивные связи между ними (прил. 2–9).
П р и м е р. Для изучения связи между живой массой овец (х) и настригом шерсти (у) изучают выборочную совокупность сразу по двум хозяйственным признакам (табл. 2).
Т а б л и ц а 2. Данные первичного зоотехнического учета по массе
тела овец (х, кг) и настрига шерсти (у, кг)
| х – y | х – y | х – y | х – y | х – y | х – y | х – y | х – y |
| 49 – 4, 5 | 55 – 3, 9 | 55 – 4, 8 | 57 – 4, 1 | 59 – 3, 9 | 62 – 5, 0 | 63 – 5, 8 | 67 – 5, 5 |
| 50 – 4, 6 | 54 – 4, 4 | 56 – 4, 9 | 57 – 4, 2 | 58 – 4, 0 | 63 – 5, 1 | 64 – 5, 9 | 68 – 5, 1 |
| 49 – 4, 7 | 53 – 4, 9 | 57 – 5, 0 | 58 – 4, 3 | 60 – 4, 1 | 62 – 5, 2 | 65 – 5, 8 | 68 – 5, 2 |
| 50 – 6, 2 | 55 – 5, 0 | 58 – 4, 9 | 56 – 4, 4 | 58 – 5, 2 | 61 – 5, 3 | 63 – 5, 9 | 67 – 6, 3 |
| 49 – 4, 9 | 56 – 4, 2 | 59 – 5, 0 | 58 – 4, 4 | 61 – 4, 3 | 63 – 5, 4 | 64 – 6, 2 | 68 – 6, 4 |
| 51 – 5, 0 | 57 – 4, 3 | 59 – 5, 1 | 56 – 4, 5 | 58 – 5, 4 | 62 – 5, 5 | 65 – 5, 3 | 67 – 5, 5 |
| 52 – 4, 8 | 56 – 4, 4 | 58 – 5, 2 | 57 – 4, 6 | 59 – 4, 5 | 63 – 5, 6 | 63 – 5, 4 | 68 – 5, 6 |
| 53 – 4, 9 | 56 – 4, 5 | 58 – 5, 9 | 56 – 4, 7 | 60 – 5, 6 | 60 – 5, 7 | 64 – 6, 5 | 68 – 5, 7 |
| 54 – 5, 8 | 55 – 4, 6 | 59 – 3, 9 | 59 – 4, 5 | 61 – 5, 7 | 61 – 5, 8 | 61 – 5, 6 | 67 – 5, 8 |
| 55-– 5, 2 | 57 – 4, 7 | 55 – 3, 9 | 58 – 4, 6 | 59 – 5, 8 | 60 – 5, 9 | 65 – 5, 7 | 66 – 5, 9 |
| 59 – 5, 3 | 53 – 4, 8 | 57 – 4, 0 | 59 – 4, 7 | 61 – 5, 9 | 62 – 6, 5 | 66 – 5, 8 | 66 – 6, 4 |
| 56 – 5, 7 | 54 – 4, 9 | 56 – 4, 1 | 57 – 4, 8 | 50 – 4, 9 | 60 – 6, 1 | 65 – 5, 9 | 68 – 6, 5 |
Порядок построения корреляционной решетки.
1. Устанавливаем объем выборки: n = 96 (для определения достоверного коэффициента корреляции объем выборки должен быть достаточно большой, около 100).
2. Определяем количество классов (i) в вариационном ряду по формуле
, (9)
где n – объем выборочной совокупности.
Следует отметить, что для точных расчетов количество классов должно быть не менее 10.
3. Устанавливаем крайние значения признака (limmax и limmin).
По живой массе limmax = 49 кг; limmin= 68 кг. По настригу шерсти limmax = = 3, 9 кг; limmin = 6, 5 кг.
4. Определяем размах (R)для первого и второго признаков по разности
R = limmax – limmin. (10)
Rx = limmax – limmin = 68 – 49 = 19 кг; Ry = limmax – limmin = 6, 5 – 3, 9 = 2, 6 кг.
5. Рассчитываем классный промежуток (K) для первого и второго признаков по зависимости
(11)
6. Рассчитываем поправочный классный промежуток (К ') для первого и второго признаков: К' = К – одну единицу точности измерения признака.
К'x = 2 – 1 кг = 1 кг; К'y = 0, 3 – 0, 1 кг = 0, 2 кг. (12)
7. Строим корреляционную решетку и разносим овец согласно примеру, приведенному в табл. 3. Следует обратить внимание на то, что каждый вариационный ряд должен начинаться сlimminи заканчиваться limmax (в табл. 3 выделено). Иногда, при округлении, число классов может отличаться от расчетных (iy = 9).
Т а б л и ц а 3. Корреляционная решетка для изучения связи между
|
|