Вычисление коэффициента корреляции между количеством осадков во II и III декадах июня (х) и урожаем (у) яровой пшеницы
Х, мм | У, ц/га | Отклонение от средней | Квадраты отклонений | Произведение | ||
2 | 2 | |||||
9 | 7,78 | -30 | -7,54 | 900 | 56,8516 | 226,20 |
17 | 16,50 | -22 | 1,18 | 484 | 1,3924 | -25,96 |
22 | 2,85 | -17 | -12,47 | 289 | 155,5009 | 211,99 |
27 | 2,76 | -12 | -12,56 | 144 | 157,7536 | 150.72 |
27 | 11,58 | -12 | -3,74 | 144 | 13,9876 | 44,88 |
27 | 17,44 | -12 | 2,12 | 144 | 4,4944 | -25,44 |
28 | 4,94 | -11 | -10,38 | 121 | 107,7444 | 144,18 |
32 | 18,44 | -7 | 3,12 | 49 | 9,7344 | -21.84 |
55 | 19,63 | 16 | 4,31 | 256 | 18,5761 | 68.96 |
56 | 16,30 | 17 | 0,98 | 289 | 0,9604 | 16,66 |
63 | 22,14 | 24 | 6,82 | 576 | 46,5124 | 163,68 |
69 | 29,69 | 30 | 14,37 | 900 | 206,4669 | 431,10 |
70 | 29,10 | 31 | 13,78 | 961 | 189,8884 | 427,18 |
=502 | =199,15 |
|
| =5257 | =969,8935 | ∑ =1782,31 |
;
1. Коэффициент корреляции для выборочных наблюдений вычисляют по формул
=.
Не вычисляя отклонения и квадраты отклонений, корреляцию можно рассчитать по формуле
,
где – число сопоставляемых пар (объём выборки).
2. Степень связи между признаками более точно измеряется коэффициентом детерминации , равным квадрату коэффициента корреляции () и показывающим долю тех изменений (%), которые зависят от изучаемого фактора. В нашем примере при =0,8 не 80%, а только 64% изменчивости признака У обусловлена действием факториального признака Х (), остальная часть корреляционной связи () обусловлена другими факторами.
3. Коэффициент корреляции выборочных наблюдений подвержен случайным колебаниям, которые зависят как от особенностей образования выборки, так и от точности наблюдений. Поэтому для оценки надёжности определяют его ошибку и критерий существенности :
;
где – ошибка коэффициента корреляции;
– число сопоставляемых пар (объём выборки).
С увеличением объёма выборки уменьшается, а точность определения возрастает.
Критерий существенности коэффициента корреляции определяют по формуле
Если , то корреляционная связь существенна, а при < – несущественна. находят по табл. приложения 2 для 5%-ного, а при более строгом подходе – 1% - ного уровня значимости. Число степеней свободы принимают равным v . В нашем примере при v= , и корреляционная связь существенна при 5%-ном и 1%-ном уровне значимости, так как .
При достаточно большом числе наблюдений (не менее 100) коэффициент корреляции считается существенным, если он превышает свою ошибку в три и более раза, т.е. когда .
- Методы исследования в агрономической науке
- 1. Классификация полевых опытов
- 2. Требования к опыту
- 3. Виды ошибок
- 4. Условия проведения полевого опыта.
- 5. Выбор и подготовка земельного участка под опыт
- Методы размещения вариантов в опыте
- 15 Вариантов ( 3×3×5)
- Учёт урожая
- Тема: Основы статистической (математической) обработки результатов исследований План
- 1. Задачи математической обработки опытных данных
- 2. Понятие о генеральной и выборочной совокупности изучаемых объектов
- 3. Количественная и качественная изменчивость изучаемого объекта
- 4. Вариационный ряд чисел и его основные статистические характеристики
- 5. Закономерности распределения выборочных наблюдений
- 6. Доверительный интервал (или вероятность) и уровень значимости в опытном деле
- Обработка урожайных данных, полученных в опыте дробным методом
- Дисперсионный анализ с расчётом отклонений от среднего урожая по опыту о (модель I-я)
- Поделяночная урожайность пшеницы в опыте с изучением способов обработки почвы, ц/га
- Дисперсионный анализ с применением корректирующего фактора (модель 2-я)
- Поделяночная урожайность пшеницы в опыте со способами обработки почвы
- Дисперсионный анализ с использованием условной средней (а), равной нулю (модель 3-я)
- Поделяночная урожайность яровой пшеницы в опыте со способами обработки почвы
- Метод дисперсионного анализа данных многофакторного полевого опыта, поставленного методом расщеплённых (сложных) делянок
- Последовательность расчётов при корреляционном анализе
- Вычисление коэффициента корреляции между количеством осадков во II и III декадах июня (х) и урожаем (у) яровой пшеницы
- Регрессионный анализ
- Вычисление теоретических значений у