Оценка частных коэффициентов корреляции

Выдвигаем нулевую и альтернативную гипотезу :

Проверку значимости частного коэффициента корреляции мы выполняем на основе статистики Стьюдента:

,

где l-количество признаков, влияние которых мы устраняем.

Если ,то Но-отвергается и связь есть(коэффициент значим).

Оценка частного коэффициента корреляции находится по формуле:

– алгебраическое дополнение к элементу оценки корреляционной матрицы, стоящему на пересечении i-ой строки и j-ого столбца

Рассмотрим оценку частного коэффициента корреляции между 1-ым и 2 –ым анализируемыми признаками, то есть

Оценка частного коэффициента корреляции составила r12partial= 0,571817

Наблюдаемое значение статистики Стьюдента составило 3,04, что превышает критическое значение 1,73, следовательно, нулевая гипотеза о незначимости коэффициента отвергается и коэффициент корреляции значим.

Второй способ проверки гипотезы: достигаемый уровень значимости составил 0,04, что меньше установленного уровня значимости 0,05, следовательно, нулевая гипотеза о незначимости коэффициента отвергается.

Получаем, что оценка парного коэффициента корреляции между 1 и 2 признаками 0,909, и он незначим, в то время как оценка частного коэффициента корреляции составили r12partial= 0,571817, и он значимо отличен от нуля. Это означает, что признаки 3,4 и 5,а именно, специальные, ввозные и вывозные пошлины ослабляли (затушевывали) связь между признаками 1 и 2:антидемпинговыми и компенсационными пошлинами.

Затем полученные результаты сводим воедино(см.таблица 1):

Таблица 1 – Результаты исследования парных связей между признаками

х5-вывозные пошлины

Таким образом, можно сделать вывод, что между всеми признаками, а именно, между размерами антидемпинговых, компенсационных, специальных, ввозных и вывозных таможенных пошлин, существует очень сильная связь.