Koeficijent korelacije - obilježje povezanost modela

Model korelacija (CM) - izračun program koji omogućuje prijam matematičku jednadžbu, u kojem je produktivan indikator kvantificirati, ovisno o jednom ili više pokazatelja.

YX = ao + a1h1

gdje je: y - pokazatelji uspješnosti, ovisno o x faktor;

x - znak faktor;

A1 - Parametar KM, što pokazuje koliko je promjena u proizvodnom pokazatelj pri promjeni faktor x po jednu, ako su svi drugi faktori koji utječu na y ostaju nepromijenjeni;

AO CM parametar koji pokazuje učinak svih drugih faktora o djelotvornom indeks y, osim varijable x faktor

Prilikom odabira učinkovitih pokazatelja i faktor modeli moraju uzeti u obzir činjenicu da su pokazatelji poslovanja u lancu uzročnosti stoji na višoj razini od faktora uspjeha.

Značajke korelacije modela

Nakon izračunavanja korelacija parametara modela izračunat koeficijent korelacije.

p - jednostavna koeficijent korelacije, -1 ≤ r ≤ 1, pokazuje pokazivač jačine i smjera na faktor utjecaja rezultat. Bliže 1, što je jača veza, bliže 0, veza je slabija. Ako je koeficijent korelacije pozitivan, onda je veza ravno, ako je negativan - obrnuto.

Koeficijent korelacije formula: PXY = (x-x * 1 / y) / * eu eh

ha = hh2- (x) 2; eu = y2 (y) 2

Ako CM linearna više činilaca, koji ima oblik:

yx = ao + a1h1 a2x2 + ... + anx

onda je izračunata koeficijent multiple korelacije.

0 ≤ P ≤ 1, i pokazuje snagu učinka svih uzetih zajedno pokazatelja faktor rezultat.

P = 1 ((yi-il) 2 / (il -usr) 2)

Gdje: uh - produktivni indikator - izračunata vrijednost;

il - vrijednost;

usr- stvarna vrijednost, prosjek.

Procijenjena vrijednost yi dobivena zamjenom korelacije modela umjesto X1, X2 itd njihove stvarne vrijednosti.

Za univarijantna i multivarijatne modela se izračunava omjer nelinearne korelacije:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Smatra se da je odnos između učinkoviti i uključeni u modelu faktorskih indikatora slab, ako je nepropusnost koeficijenta spajanje (m) u rasponu 0-0.3; ako 0,3-0,7 - bliskost odnosa - prosječna; 0,7-1 gore - jake veze.

Budući da koeficijent korelacije (para) r, koeficijent korelacije (R) višestruko, korelacija omjer m - Vrijednost vjerojatnosti, koja je izračunata za koeficijenata njihovog značenja (definiran tablicama). Ako su ti koeficijenti su veći od njihovog stola vrijednosti, blizina koeficijenata spajanja su bitni uzroci. Ako su koeficijenti spojke bitnost stezanje manji od stola vrijednosti ili ako koeficijenta samo spajanje je manje od 0,7, model ne uključuje sve faktorijel parametara koji značajno utječu na rezultat.

Koeficijent determinacije pokazuje postotak faktor uključen u parametri modela određuju formiranje rezultat.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m 2 x 100%

Ako je koeficijent determinacije je veći od 50, onda je model adekvatno opisuje proces koji se proučava, ako je manje od 50, potrebno je vratiti se na prvu fazu izgradnje i revidirati pokazatelje faktor izbor za uključivanje u model.

Fisher Fisher faktor ili kriterij karakterizira učinkovitost modela kao cjeline. Ako je izračunati omjer veći od stola, izgrađen je model prikladan za analizu, kao i pokazatelja planiranje budućeg naselja. Tablica vrijednosti otprilike = 1,5. Ako je izračunata vrijednost manja od stola, prvo morate izgraditi model, uključujući i značajnih faktora koji utječu na rezultat. Osim učinkovitosti cjelokupnog modela značajno utjecati na svaki koeficijent regresije. Ako je izračunata vrijednost ovog koeficijenta veći u veličini stola, koeficijent regresije je značajna ako je manje, onda je faktor parametar, za koje se izračunati koeficijent ukloniti iz izračuna uzorka ponovno početi, ali bez tog faktora.