Sådan beregnes linearitet

Posted on
Forfatter: Lewis Jackson
Oprettelsesdato: 13 Kan 2021
Opdateringsdato: 15 Kan 2024
Anonim
Sådan beregnes linearitet - Videnskab
Sådan beregnes linearitet - Videnskab

Indhold

At være i stand til at beregne linearitet (eller korrelation, som det ofte refereres til) er en meget værdifuld færdighed. Linearity er en kvantitativ vurdering af, hvor stærkt relateret et sæt data er. Linearitet spænder fra 0 (slet ikke relateret) til 1 (fuldstændig relateret) og giver en nyttig numerisk måler, der skal bruges sammen med et numerisk plot. Til vores beregninger bruges følgende prøve (x, y) par: x: 2.4, 3.4, 4.6, 3.7, 2.2, 3.3, 4.0, 2.1
y: 1,33, 2,12, 1,80, 1,65, 2,00, 1,76, 2,11, 1,63


Beregning af Sx

    Tilføj alle dine x-værdier, så får du sum (x) = 25,7.

    Beregn x ^ 2 ved at kvadrere alle dine individuelle x-værdier. Dette gøres ved at multiplicere hver x-værdi med sig selv. Dine x ^ 2-værdier er 5,76, 11,56, 21,16, 13,69, 4,84, 10,89, 16,00, 4,41.

    Tilføj alle dine x ^ 2-værdier, så får du sum (x ^ 2) = 88,31.

    Multiplicer summen (x) for sig selv for at opnå summen (x) ^ 2, hvilket er lig med 660,49.

    Del summen (x) ^ 2 med 8 (det samlede antal datapar i vores eksempeldata). Du får et svar på 82,56.

    Træk 82,56 (svar fra trin 5) fra summen (x ^ 2) (svar fra trin 4). Du får et svar på 5,75, som vi kalder Sx.

Beregning af Sy

    Tilføj alle dine y-værdier, så får du sum (y) = 14,40.

    Beregn y ^ 2 ved at kvadrere alle dine individuelle y-værdier. Dette gøres ved at multiplicere hver y-værdi med sig selv. Dine y ^ 2-værdier er 1.7689, 4.4944, 3.2400, 2.7225, 4.0000, 3.0976, 4.4521, 2.6569.


    Tilføj alle dine y ^ 2-værdier, så får du sum (y ^ 2) = 26.4324.

    Multiplicer summen (y) for sig selv for at opnå summen (y) ^ 2, hvilket er lig med 207,36.

    Del summen (y) ^ 2 med 8 (det samlede antal datapar i vores eksempeldata), og træk svaret fra summen (y ^ 2). Du får et svar på 0.5124, som vi omtaler som Sy.

Beregning af Sxy

    Beregn x_y ved at multiplicere hver x-værdi med den tilsvarende y-værdi. Dine x_y-værdier er 3.192, 7.208, 8.280, 6.105, 4.400, 5.808, 8.440, 3.423.

    Tilføj alle dine x_y-værdier, så får du sum (x_y) = 46.856.

    Multiplicer summen (x) med summen (y), så får du et svar på 370.08.

    Del 370.08 med 8 (det samlede antal datapar i vores eksempeldata). Du får et svar på 46,26.

    Trækk 46,26 fra summen (x * y) (fra trin 2), og du får et svar på 0,5960, som vi refererer til som Sxy.


At sætte det sammen

    Tag kvadratroden af ​​Sx, og svaret bliver 2.398.

    Tag firkantet af Sy, og svaret vil være 0,716.

    Multiplicer dine svar fra trin 1 og 2, så får du et svar på 1.717.

    Del Sxy med 1.717 (fra trin 3) for at beregne din endelige linearitet på 0,347. Denne lave linearitet antyder, at dataene er løst relaterede og kun lidt lineære.

    Tips