Страница 6

Доверительной вероятностью . (иначе, коэффициентом надежности, или просто
надежностью) называется вероятность появления ошибки, величина которой не превос-
ходит определенного значения .x0 .
Интервал значения измеряемой величины от х- .x0 до х+ .x0 называется доверитель-
ным интервалом.
Значение доверительной вероятности численно равно площади фигуры, расположен-
ной между гривой Гаусса, осью абсцисс и вертикальными линиями, восстановленными
от оси абсцисс из точек х- .x0 и х+ .x0.
Если в результате измерений определены значения среднеарифметического x , дове-
рительной вероятности . и размах (ширина) доверительного интервала 2 .x0, то это озна-

чает, что полученное среднее арифметическое x с вероятностью . отличается от истин-
ного значения на величину, не большую чем .x0.
Согласно сказанному выше (см. предыдущий раздел) доверительная вероятность .
для .x0= .равна 0,68; для .x0=2 .и .x0=3 .имеем соответственно . =0,95 и . =0,997.
Доверительная вероятность может быть вычислена из закона Гаусса для любого зна-
чения 0 x X . . = . Существуют таблицы (см. Табл.4.1) значений доверительной вероятно-
сти для доверительного интервала, выраженного в долях СКО .= .x0/ ..
Таблица 4.1
. . . . . .
0 0 1,1 0,73 2,4 0,984
0,5 0,04 1,2 0,77 2,5 0,988
0,1 0,08 1,3 0,80 2,6 0,990
0,15 0,12 1,4 0,84 2,7 0,993
0,2 0,16 1,5 0,87 2,8 0,995
0,3 0,24 1,6 0,89 2,9 0,996
0,4 0,31 1,7 0,91 3,0 0,997
0,5 0,38 1,8 0,93 3,1 0,9981
0,6 0,45 1,9 0,94 3,2 0,9986
0,7 0,51 2,0 0,95 3,3 0,9990
0,8 0,57 2,1 0,964 3,4 0,9993
0,9 0,63 2,2 0,972 3,5 0,9995
1,0 0,68 2,3 0,978 3,6 0,99993
Для характеристики точности измерений во всех случаях необходимо указывать не
только величину ошибки, но и величину доверительной вероятности. Указание одной
только величины ошибки, без указания соответствующей ей доверительной вероятности,
лишено смысла, так как при этом остается неясным, сколь надежными являются полу-
ченные данные.
Согласно действующим в настоящее время стандартам в отчетах по результатам из-
мерений должен указываться доверительный интервал, соответствующий доверительной
вероятности . =0,95, т.е. должна указываться удвоенная СКО результата.
Таким образом, результат измерений, записанный в виде двух слагаемых, должен со-
держать среднее арифметическое значение измеряемой величины и удвоенную СКО
2 x S :
x S 2 x x + = . (4.14)

4.2. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ПРИ ОЦЕНКЕ
Корреляционный анализ является основным методом массовой оценки. Кроме того,
оценщику довольно часто приходится обращаться к корреляционному анализу для реше-
ния разнообразных задач при индивидуальной оценке, а именно: установление связи ме-
жду стоимостью и потребительскими параметрами объекта; обоснование порядка расче-
та корректирующих индексов; выяснение трендов цен; установление связи между изно-
сом и изменениями влияющих факторов; получение зависимостей для расчета нормати-
вов затрат и т.п. [23].
Корреляционная связь отражает лишь усредненную тенденцию изменения зависимо-
го стоимостного показателя (результативного признака) от изменения одного или не-
скольких параметров-аргументов (факторных признаков). В этом заключается отличие
корреляционной связи от функциональной, при которой значение показателя строго оп-
ределено при заданном значении аргумента (аргументов).
Наличие корреляционной связи свидетельствует о том, что зависимость между пока-
зателем и аргументом (аргументами) подвержена влияниям со стороны других побочных
факторов, одни из которых вообще неизвестны, другие не поддаются оценке и учету.
Таким образом, корреляцию можно определить как статистическую зависимость ме-
жду случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при ко-
торой изменение математического ожидания одной случайной величины приводит к из-
менению математического ожидания другой случайной величины.
Различают следующие типы корреляций [40]:
 парная корреляция - связь между двумя признаками (результатив-
ным и факторным или двумя факторными);
 частная корреляция - зависимость между результативным и одним
факторным признаком при фиксированных значениях других;
 множественная корреляция - зависимость результативного и двух
или более факторных признаков, включенных в исследование.
Основная задача корреляционного анализа - количественное определение тесноты
связи между признаками (при парной корреляции) и множеством факторных признаков
(при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается коэффициентом
корреляции.

Задачу определения аналитического выражения связи между результативным и фак-
торными признаками на формальном уровне путем использования определенной сово-
купности математических процедур решает регрессионный анализ. По количеству пере-
менных регрессия может быть парной и множественной. А по виду связи - линейной и
нелинейной.
Применение корреляционного и регрессионного анализа позволяет установить зако-
номерность влияния главных факторов на изучаемый показатель, как в их совокупности,
так и каждого из них в отдельности. С помощью корреляционного анализа, как метода
математической статистики, удается, во-первых, найти и описать форму аналитической