calculating pearson factor, Lecture notes of Statistics

calculating pearson factor as part of stat course

Typology: Lecture notes

2018/2019

Uploaded on 11/27/2019

emad.hassan
emad.hassan ๐Ÿ‡ช๐Ÿ‡ฌ

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Simple linear correlation analysis
Coefficient of correlation โ€œ Pearson โ€
โˆ‘( X โ€“ X ) ( Y โ€“ Y )
r =
ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€
โˆ‘( X โ€“ X )2 * โˆ‘( Y โ€“ Y )2
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
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Simple linear correlation analysis

Coefficient of correlation โ€œ Pearson โ€

โˆ‘( X โ€“ X ) ( Y โ€“ Y )

r =

โˆ‘( X โ€“ X )

2

* โˆ‘( Y โ€“ Y )

2

Where :

X Value of the first 1 st variable Y Value of the second 2 nd variable X Mean of the first 1 st variable โˆ‘X = ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ n Y Mean of the second 2 nd variable โˆ‘Y = ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ n n Number of observations

N.B

  • 1 < r < 1

N.B

Coefficient of determination = R 2 o < R 2 < 1

N.B

Scatter diagram y y X X Direct Inverse (Indirect)

Testing the significance of the

correlation coefficient:

(1) Null hypothesis H

o

: ฯ = o

Alternative hypothesis H

Where ฯ : correlation in population.

(2) โ€œ t โ€ calculated ( t

c

r n โ€“ 2

t

c

1 โ€“ r

Ex.

In a study of the relationship between two variables X

and Y, the following information was given :

X 10 9 8 7 6
Y 8 5 4 2 1

(a) Draw a scatter diagram.

(b) Find coefficient of correlation

and calculate coefficient of determination.

(c) Test the significance of the correlation coefficient at

ฮฑ = 0.05, given that : t ( 3 ) = 3.182, t(4) = 2.776,

t (5) = 2.

(a) Scatter diagram

6 7 8 9 10 (Direct)

Sol

Coefficient of determination R

2

2

(c) Test the significance of the correlation

coefficient :

(1) H o : ฯ = 0 H 1 : ฯ โ‰  0 r n โ€“ 2 0.98 5 โ€“ 2 0.98 x 1. (2) t c = = ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ = ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ 8.529= ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ู€ 1 โ€“ r 2 1 โ€“ (0.98) 2

(3) t t : column (0.05), Row (n-2 = 3), two tailed test, t t = 3. (4) t c ( 8.529 ) > t t ( 3.182 )