Rais

Разверните эту мысль, пожалуйста. Если не сложно с примером.

Коллеги, поделитесь мнением. Предположим, что уравнение измерений выглядит следующим образом y = f(x1,x2), где х1 и х2 результаты измерений одной величины, но разных значений. Причем измерение этой величины проводится одним средством измерения. Являются ли результаты измерений х1 и х2 коррелированными? В качестве практического примера можно рассмотреть измерение площади узкого прямоугольника S = a*b. а - длина одной стороны, b - длина другой стороны. Если а >> b, то результаты измерений попадают на различные участки СИ длины. Есть ли основания предполагать, что погрешность СИ длины будет во всем диапазоне иметь одинаковый знак? Еще одно допущение - погрешность результата измерений принимаем равной погрешности СИ.

Ну Вы и стрелочник. Это же Ваше утверждение: И это Вы предлагали строить регрессии и т.п. Я лишь дал исходные данные и поставил вопрос.

Ах вот Вы о чем. А я то уж было подумал, что Вы разобрались чем отличается коэффициент корреляции от коэффициента детерминации. Ну ничего, не страшно, не переживайте. И чего это вы вдруг вспомнили об этой теме, аж после месяца молчания. Вас не смутило, что в своем вопросе я Вам в явном виде написал вид функциональной зависимости. Поэтому Ваше утверждение, что для предложенной зависимости есть синусоидальная регрессия не более чем подтверждение известной информации. Вы бы еще сказали что для функциональной зависимости y=ax+b, применять линейную регрессию. В своем первом сообщении Вы написали: подразумевая, что этого достаточно для выявления корреляции между двумя переменными. Я показал несостоятельность этого утверждения на примере зависимости y=sin(x). Больше к Вам вопросов по теме корреляции не имею. Не утруждайтесь отвечать, помру дураком и неучем. P.S. Тему можно закрывать.

К чему это?

Как у Вас укладываются в голове эти две мысли? Вроде y функция от х, но в тоже время коэффициент корреляции не равен 1. Так об этом я Вам сразу сказал: Какой вывод можно сделать из всего этого? Что коэффициент корреляции близкий к нулю, рассчитанный статистическим методом, еще не означает что величины не коррелированы! Поэтому для выявления корреляции я и пришел на форум за практическим советом. А тут Excel, сайты и т.п. Эххх!

Если я правильно понял, то Вы считаете что 0,99984 это значение коэффициента корреляции? В таком случае, рекомендую ознакомиться со справкой Excel для функции которую Вы применили - ЛГРФПРИБЛ и убедиться что 0,99984 это значение коэффициента b, а 1,007725 это значение коэф. m функциональной зависимости y=b*m^x. При этом коэффициент детерминированности r^2 равен 0,03. Конечно, а Вы? Да, слабо коррелированы, с коэф. корреляции равным 0,647 Встречный вопрос. Значения y и х коррелированы? x y 0 0 1 0,841471 2 0,909297 3 0,14112 4 -0,7568 5 -0,95892 6 -0,27942 7 0,656987 8 0,989358 9 0,412118 10 -0,54402 11 -0,99999 12 -0,53657 13 0,420167 14 0,990607 15 0,650288 16 -0,2879 17 -0,9614 18 -0,75099 19 0,149877 20 0,912945 21 0,836656 22 -0,00885 23 -0,84622 24 -0,90558 25 -0,13235 26 0,762558 27 0,956376 28 0,270906 29 -0,66363 30 -0,98803 31 -0,40404 32 0,551427 33 0,999912 34 0,529083 35 -0,42818 Почему все время тема обсуждения уходит в сторону? Я ни когда не спрашивал как сосчитать коэффициент корреляции, я интересовался как обнаружить корреляцию не статистическими методами, причем даже не значения коэффициентов или что-то еще, а само явление. Даже привел пример того, когда она возникает. Нужен совет практика, который бы наблюдал, что при сравнении с эталоном некоторые СИ всегда врут в одну и ту же сторону в разных точках шкалы измерений или наоборот, сказал бы что всегда отклонение гуляет, или что для одних СИ так, а для других СИ иначе. Обратите внимание на Пример 2 п. F.1.2.3 и Пример п. 5.2.2 ГОСТ Р 54500.3 (сейчас есть ГОСТ, но содержание тоже) не применяя никаких статистических методов выявили корреляцию. Несколько видоизменённым я приводил этот пример выше.

и где в этом примере r = 1? Если Вы под r понимаете коэффициент детерминированности r^2, то для Вашего примера он составляет 0,03. Но не путайте эти две разные величины! Это Вы Владимиру Орестовичу скажите, ведь это по его словам: Что именно неверно? На ваш взгляд коэффициент корреляции показывает нелинейную зависимость?

Так собственно мой изначальный вопрос и был в том - как определять коррелированность если нет статистики. Отвергая - предлагай. Регрессия не равно корреляция. Коэффициент корреляции (ковариация) показывает меру линейной зависимости. Когда выполняется регрессионный анализ, то определяется коэффициент детерминации R^2. Поделитесь потом результатами Коллеги, еще раз сформулирую свой вопрос. Можно ли считать коррелированными результаты единичных измерений, полученные одним средством измерений, но в разных точках диапазона измерений. СИ калибровано одним эталоном.

Не согласен. Вы не учли как раз коррелированность между del_xi, обусловленную применением одного и того же калибратора при калибровке данных СИ. Тоже не согласен. Рассчитайте коэффициент корреляции для функции вида y=sin(x), при больших значениях х. А как понять для приведенного примера что они случайные. Как видите, корреляция не всегда выявляется статистически. Разница крайне незначительна, и там и там применяется один и тот же аппарат математической статистики.

Пример: y=сумм(xi), i = 1,2,3 ... 10. хi - результаты измерений, полученные разными СИ. xi = 10 ед. Погрешность del_xi = +- 0.1 ед. Чему равна del_y = ?

Предположим, что есть только по одному значению каждой величины.

Если не сложно, посчитайте для озвученного выше примера.

Таким образом, влияние ветра взаимокомпенсируется, т.е. в среднем влияние близко к нулю. А плавучесть имеет постоянный знак.

Offtop.@Ольга, интересуюсь исключительно для себя. С какой целью необходимо вести измерение расхода (учет) сточных вод в МКД.

Вместе с этим: понял. Т.е. все технические устройства, входящие в цепочку измерений (измерительный канал) в конце которой есть результат измерений - есть СИ.

Lavr, тогда позвольте еще один вопрос, не относящийся напрямую к ИО. Поскольку назначение термометра сопротивления (далее ТС) не измерить, т.е. определить значение физической величины, а преобразовать температуру в токовый сигнал (или сопротивление), то он даже по предназначению не является СИ. Иными словами СИ это только комплект: ТС + АЦП + средство отображения.

Может быть две цели?

Согласен. Да, на выходе термометра сопротивления измерения нет.

Каналов у вас (с ваших слов) восемь. Один задает условие, а семь что-то измеряют, но физически они делают одно и то же. Отличаются они только назначением, но это и есть то, что отличает СИ от ИО. Lavr, извините что влезаю, а может ли быть ситуация когда у одного и того устройства два (или более) назначения в один момент времени? Пример: одно техническое устройство (термометр сопротивления в термокамере), информация с которого одновременно передается на регулятор (т.е. назначение канала участие в воспроизведении ФВ) и на табло оператору (назначение канала - измерение). Возможно имеет смысл говорить об основном (главном) и второстепенном назначении ТС. Есть некоторая аналогия с резервуарами - основная функция хранение, но можно и измерять. ТУ с измерительными функциями.

Пример с монеткой не очень удачный. Полный текст

Логическая ошибка Ad_hominem, однако!

Уважаемые коллеги, не могли бы Вы привести цитаты тех людей которые утверждали именно это. Руководство В.2.1: В представленном примере величина - это скорость звука в сухом воздухе ....

Не думаю.

Руководство, Приложение D.1: Т.е. определение = описание