Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

(имея, однако, в виду, что статистика Спирмена вычислена по ран­ гам). Предполагается, что переменные измерены как минимум в по­ рядковой шкале. Статистика тау Кендалла эквивалентна R Спирмена при вы­ полнении некоторых основных предположений. Также эквива­ лентны их мощности. Однако обычно значения R Спирмена и тау Кендалла различны, потому что они отличаются как своей внут­ ренней логикой, 1ак и способом вычисления. Более ва^кно то, что статистики Кендалла тау и Спирмена Я имеют различную интерпретацию: в то время как статистика R Спирмена может рассматриваться как прямой аналог статистики Пирсона, вычисленный по рангам, статистика Кендалла тау скорее основана на вероятности. Более точно проверяется, имеется ли различие между вероятностью того, что наблюдаемые данные рас­ положены в том самом порядке для двух величин, и вероятностью того, что они расположены в другом порядке. Множественная корреляция. Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между одной переменной (результативной) и остальными, входящими в модель; изменяется в пределах от О до 1. Квадрат множественного коэффи­ циента корреляции называется множественным коэффициентом детерминации. Он характеризует долю дисперсии одной перемен­ ной (результативной), обусловленной влиянием всех остальных (аргументов), входящих в модель. 3.2. Ли н е й н ы й ре грессионный анализ Регрессионные процедуры позволяют рассчитать модель, описываемую некоторым уравнением и отражающую функцио­ нальную зависимость мелд^у экспериментальными количествен­ ными переменными, а также проверяют гипотезу об адекватности модели экспериментальным данным. По полученным результатам можно оценить природу и степень зависимости переменных и пред­ сказать новые значения зависимой переменной. 73