|
provincialka |
|
|
|
Это для другого случая. Как раз того, о котором говорил Ms-dos4
Создается таблица сопряженности признаков. Например, для каждой температуры и для каждого уровня активности подсчитывается число экспериментов, результаты которых примерно таковы (обычно множество значений разбивают на промежутки). И уже по этой таблице по определенной формуле вычисляют статистику. Далее - вычисление p-value этой статистики с помощью распределения хи-квадрат.
Ну, найдите пример, посмотрите.
|
|
|
|
 |
|
Shuklin Sergey |
|
|
|
То есть на эту задачу все же правильней будет применить кореляционный анализ?
|
|
|
|
|
|
provincialka |
|
|
|
Для хи-квадрата нужно много данных, к тому же при повторяющихся (или примерно повторяющихся) значениях каждого показателя. Берите уж корреляцию. Оно и проще!
|
|
|
|
|
|
Shuklin Sergey |
|
|
|
То есть достаточно мне нужно по МНК построить модель и все? Или как-то по другому надо делать?
|
|
|
|
|
|
Aritaborian |
|
|
|
Вы сначала постройте, а потом посмотрите, как она соответствует наблюдениям. Может, там не линейная зависимость, а квадратичная. Или экспоненциальная.
|
|
|
|
|
|
Masha3 |
|
|
|
Корреляционный (линейный) анализ. Коэффициент корреляции Пирсона.
|
|
|
|
|
|
provincialka |
|
|
|
Masha3, это что было? Подсказка или вопрос?
|
|
|
|
|
