Белгісіздер коэффициенті
жүктеу/скачать 209,97 Kb.
|
Е
- Бұл бет үшін навигация:
- Анықтама
- P X|Y(x|y) = P X,Y( x , y)/ P Y(y) және P Y|X(y|x)= P X,Y (x, y) / P X (x)
- Шартты энтропия ретінде берілгенде
- Л. Гутман (λ) лямбдасы
- Бұл коэффициенттің 3 мәні бар: λа, λв, λсимм.
- Тау Гудмена-Краскала (τ) немесе Валлис коэффициенті
- Бұл λ коэффициентінің тағы бір нұсқасы.Бірақ оны анықтауда қате болжау емес, "белгісіздік", яғни болжамдардың дәлсіздік дәрежесі.
- НАЗАРЛАРЫҢЫЗҒА РАХМЕТ!!!
Белгісіздер коэффициентіСтатистикада тиімділік, энтропия коэффициенті немесе Тейлдің U деп аталатын белгісіздік коэффициенті номиналды байланыстың өлшемі болып табылады. Оны алғаш рет Анри Тейл енгізген және ол ақпараттық энтропия тұжырымдамасына негізделген.Статистикада тиімділік, энтропия коэффициенті немесе Тейлдің U деп аталатын белгісіздік коэффициенті номиналды байланыстың өлшемі болып табылады. Оны алғаш рет Анри Тейл енгізген және ол ақпараттық энтропия тұжырымдамасына негізделген.Анықтама:Бізде екі дискретті кездейсоқ шамалардың үлгілері бар делік, X және Y. Шартты үлестірімдерді есептей алатын P X,Y(x, y) бірлескен үлестірімді құрастырып,P X|Y(x|y) = P X,Y( x , y)/ P Y(y) және P Y|X(y|x)= P X,Y (x, y) / P X (x)және әртүрлі энтропияларды есептеу арқылы екі айнымалының арасындағы байланыс дәрежесін анықтауға болады.Бір үлестірімнің энтропиясы келесідей берілген:Шартты энтропия ретінде берілгенде:Белгісіздік коэффициенті немесе біліктілік ретінде :Вариациялар:Рөлдерді ауыстыруға болады және симметриялық Өлшем осылайша екеуінің арасындағы орташа өлшенген мән ретінде анықталады:Л. Гутман (λ) лямбдасыЛ. Гутман (λ) лямбдасыКоэффициент модальды болжамға негізделген. Пирсонның критерийі сияқты күтілетін жиіліктердің өлшеміне қатысты шектеулер жоқ.Бұл коэффициент теріс болуы мүмкін емес және 1-ден аспауы керек.0 <λ< 1Коэффициенті λ, басқа айнымалының мәндерін білу жағдайында бір айнымалының болжамының қаншалықты жақсару ықтималдығын көрсетеді.Мысалы, біз λ коэффициентінің 0,1 мәнін алдық. Оны келесідей түсіндіру керек: бір айнымалының мәні басқа айнымалының мәндерін 10% жақсы болжауға мүмкіндік береді.Бұл коэффициенттің 3 мәні бар: λа, λв, λсимм.λа-бағандар бойынша жолдардың болжамын көрсетеді (бағандар-себеп);λв-бағандарды жолдар бойынша болжау (конъюгация кестесінің бағандарында көрсетілген айнымалы тәуелді); дәл осы жерде Байланыстың бағыты көрінеді;λсимм-орташа арифметикалық; егер жолдардың бағандарға тәуелділігі (және керісінше) айқын болмаса және таңдалған айнымалылардың ешқайсысы тәуелді деп саналмаса есептеледі.Бұл λ коэффициентінің айтарлықтай кемшілігі бар.Егер барлық респонденттер үшін, мысалы, ерлер мен әйелдер үшін, барлық модальды мәндер сәйкес келсе, онда λ = 0, тіпті белгілер арасындағы байланыс болса да.Демек, егер λ а / в= 0, бұл байланыстың жоқтығын білдірмейді, λ = 0, белгілердің статистикалық тәуелсіздігі туралы айтпайды, бірақ жолдардағы жиіліктердің модальды мәндері бір бағанда немесе керісінше, яғни бір айнымалының болжамдары өзгермейді, егер біз екіншісін білсек.Бұл кемшілігі жоқ басқа коэффициент бар.Бұл λ коэффициентінің айтарлықтай кемшілігі бар.Егер барлық респонденттер үшін, мысалы, ерлер мен әйелдер үшін, барлық модальды мәндер сәйкес келсе, онда λ = 0, тіпті белгілер арасындағы байланыс болса да.Демек, егер λ а / в= 0, бұл байланыстың жоқтығын білдірмейді, λ = 0, белгілердің статистикалық тәуелсіздігі туралы айтпайды, бірақ жолдардағы жиіліктердің модальды мәндері бір бағанда немесе керісінше, яғни бір айнымалының болжамдары өзгермейді, егер біз екіншісін білсек.Бұл кемшілігі жоқ басқа коэффициент бар.Тау Гудмена-Краскала (τ) немесе Валлис коэффициентіТау Гудмена-Краскала (τ) немесе Валлис коэффициентіОны есептеу тек модальды емес, кестенің барлық жиіліктерінің мәндерін ескере отырып жасалады. Бұл коэффициенттің 3 данасы бар: τа, τв, τсимм.Ол сонымен қатар градациялар жиынтығы бойынша болжау ықтималдығының жақсарғанын көрсетеді:0 <τ< 1Сонымен, есептеу нәтижесінде біз коэффициенттердің бірнеше мәндерін аламыз λжәне τ. Сонымен қатар, бұл коэффициенттердің маңыздылығы бар екенін есте ұстаған жөн, оларды түсіндіру кезінде ескеру қажет.Осылайша, λжәне τ, белгілердің тәуелділігін (оның болуы немесе болмауы) емес, кейбір айнымалыларға негізделген басқаларын болжау мүмкіндігін көрсетеді, екі коэффициент те үлкен мәндерге ие емес.Бұл λ коэффициентінің тағы бір нұсқасы.Бірақ оны анықтауда қате болжау емес, "белгісіздік", яғни болжамдардың дәлсіздік дәрежесі.Бұл коэффициент 0-ден 1-ге дейін өзгереді. 1 мәні бір айнымалыны екіншісінің мәндері арқылы дәл болжай алатынымызды айтады.НАЗАРЛАРЫҢЫЗҒА РАХМЕТ!!!жүктеу/скачать 209,97 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|