Сумма всех частот (общее число наблюдений) равна

                                                        (10.1)

и помещается в правом нижнем углу таблицы.

Общие средние арифметические переменных x и y равны соответственно

                            ,

                               .

Корреляционная таблица наглядно показывает распределение значения Y для каждого значения X  (и наоборот) и является статистическим ана­ло­гом таблицы распределения вероятностей системы двух случайных величин.

Рассмотрим, например, распределение значений Y при X = x_j (см. таблицу 13)

                                                                                             Таблица 13

Значения  Y	y1	y2	...	y i	...	y s	Всего
Частоты	n 1j	n 2j	...	n ij	...	n sj	n xj

 

Средняя арифметическая этого распределения называется условной (групповой) средней переменной Y для данного значения x_j   и обозначается через . Очевидно, что 

                                                      (10.2)

Каждому отдельному значению x _j переменной X соответствует вполне определенное значение условной средней  переменной Y, то есть  Следовательно, статистическая зависимость между  и X является корреляционной.

Аналогично, средняя арифметическая всех наблюдавшихся значений X   при условии Y = y _i называется условной (групповой) средней переменной X для данного значения y _i:

                                          (i =1,2,..., s),               (10.3)

причем .

Условные средние являются статистическим аналогом условных матема­тических ожиданий в теории вероятностей.

Уравнение  называется выборочным (или эмпирическим) уравнением регрессии Y на X, функция f (x) называется выборочной регрессией Y на X, а ее график – выборочной линией регрессии Y на X. Аналогично, уравнение  называется выборочным уравнением регрессии X на Y; функция  - выборочной регрессией X на Y, а ее график – выборочной линией регрессии X   на Y.

Двумя основными задачами теории корреляции являются:

- изучение  зависимости  условных  средних   от X (и соответственно    от Y), то есть установление вида функции регрессии,

- оценка силы (тесноты) корреляционной зависимости между величинами X  и Y.

Отыскание приближенной линии регрессии

По эмпирическим данным

Отметим, прежде всего, одно важное свойство линии регрессии. Можно показать, что справедлива следующая теорема: среднее значение суммы квадратов отклонений  величин y _i от выборочной линии регрессии  меньше, чем от графика любой другой функции.

По опытным данным можно построить эмпирическую (“истинную”) линию регрессии, но она представляет собой ломаную линию, и уравнение еë для практического использования непригодно. Поэтому обычно строят приближенную (теоретическую) линию регрессии того или иного вида, определяя неизвестные параметры этой функции из условия минимума D.

Можно показать, что если переменные X и Y представляют собой суммы большого числа независимых (или почти независимых) случайных величин, то X и Y связаны линейной корреляционной зависимостью (если она вообще существует). Так как на практике именно этот случай реализуется чаще всего, то приближенную функцию регрессии ищут, как правило, в виде линейной функции  При этом задача сводится лишь к отысканию неизвестных параметров a и в. Это можно сделать различными способами. Наиболее распространенным из них, позволяющим получить в некотором смысле наилучшее приближение к экспериментальным данным, является метод наименьших квадратов.

Метод наименьших квадратов

Суть метода состоит в следующем: пусть известны результаты эксперимента (x ₁, y ₁), (x ₂, y ₂),...,(x _n, y _n) и  выбран с точностью до k неизвестных парамет­ров вид функции

                            y = f (x, a ₁, a ₂,..., a _k),                               (10.4) аппроксимирующей экспериментальные данные.

Согласно методу наименьших квадратов неизвестные параметры a _i вы­би­ра­ются так, чтобы сумма квадратов отклонений была минимальной

                           .                         (10.5)

     Под отклонением понимается разность между наблюдавшимся значени­­ем y _i и расчетным значением y, вычисленным по уравнению (10.4) при x = x_i.

Для отыскания значений  обеспечивающих минимум левой части уравнения (10.5), необходимо приравнять нулю производные по  Тогда получим

                                  (10.6)

Здесь числа - значения частных производных функции по параметрам  в точке x _i. Число уравнений в системе (10.6) равно числу неизвестных параметров.

В интересующем нас случае функция

 линейна и содержит два неизвестных параметра. Необходимыми условиями минимума суммы квадратов отклонений условных средних (то есть “истинной” линии регрессии) от приближенной функции регрессии являются условия

 

где   

.

В результате получим два линейных уравнения

или

    

Так как  

        

с учетом обозначений (10.1), (10.2) можно записать

                                                                     

откуда следует:

                            .                         (10.7)

Функция , коэффициенты которой определяются по формуле (10.7), называется линейной среднеквадратической регрессией Y на X.