6.2.3. Некоторые вспомогательные преобразования, линеаризующие исследуемую парную зависимость.
Часто при рассмотрении парных корреляционных полей ни линейная, ни полиномиальная регрессия не дают желаемой точности приближения. В этих случаях приходится обращаться к другим видам зависимостей: гиперболической, степенной, показательной и др. Покажем, что в ряде ситуаций эти зависимости оказываются не менее удобными, чем линейная, поскольку легко к ней сводятся.
Так, в примере В.2 при исследовании зависимости между долговечностью образцов N и величиной соответствующего эксплуатационного напряжения v роль зависимой переменной играет величина
, а аргумента —
. Поэтому, исследуя линейную зависимость между
мы в действительности исследуем соотношение степенного вида между исходными переменными N и
, а именно зависимость вида
где
— некоторые постоянные величины, две из которых
подбираются с помощью метода наименьших квадратов (см. гл. 7).
Перейти от степенной зависимости к линейной нам позволило логарифмическое преобразование переменных.
Какие же функциональные зависимости поддаются линеаризации, каковы их основные свойства, геометрическая интерпретация? С помощью каких преобразований переменных сводятся они к линейному виду?
Итак, пусть
— исходные переменные (соответственно функция и аргумент), связь между которыми подлежит статистическому исследованию. И пусть между ними существует зависимость
где
— случайная зависимая переменная,
— аргумент (случайный или неслучайный),
— некоторая функция от
— так называемая остаточная случайная величина, характеризующая разброс случайных значений
около функции
, которая в самом общем случае может зависеть (стохастически) и от
, и от
Поскольку математическое ожидание остаточной случайной величины
,
при любых
равно нулю, то из (6.6) следует, что условное среднее
связано с
соотношением
.
Рассмотрим некоторые наиболее распространенные типы зависимостей
и способы их линеаризации.
Зависимости гиперболического типа (рис. 6.3, 6.4, 6.5)
Этот тип кривых (рис. 6.3) характеризуется двумя асимптотами (прямыми, к которым график функции неограниченно приближается, не достигая их): горизонтальной
и вертикальной
, а также параметром искривления b. С помощью преобразования независимой переменной
(т. е. перехода к новому аргументу) эта зависимость приводится к линейному виду
;
В этом случае имеются две асимптоты:
(рис. 6.4). Параметр, характеризующий искривление, равен