De korrelaasje koëffisjint - karakteristike korrelaasje model

Korrelaasje model (CM) - in berekkening programma dat jout ûntfangst fan in wiskundige fergeliking, dêr't de produktive indicator kwantifisearre ôfhinklik fan ien of mear yndikatoaren.

yx = ao + a1h1

wêr: y - optreden yndikatoaren, ôfhinklik fan 'e x faktor;

x - teken faktor;

a1 - Parameter KM, sjocht hoefolle feroaring yn 'e produktive indicator doe't wikseljende faktor x troch ien, as alle oare faktoaren dy't fan ynfloed binne op de y bliuwe net feroare;

AO CM parameter werjûn dy effekt fan alle oare faktoaren op it effektive yndeks fan y, oars as faktor fariabele x

As de kar effektive yndikatoaren en faktor modellen moatte rekken hâlde mei it feit dat de prestaasje yndikatoaren yn de keatling fan kausaliteit stiet op in heger nivo as de foarstelling faktor.

Features korrelaasje model

Nei berekkenjen fan de korrelaasje model parameters berekkene korrelaasje koëffisjint.

p - simple korrelaasje koëffisjint, -1 ≤ r ≤ 1, it de krêft en rjochting indicator op effekt faktor skoare. De tichter to 1, it sterker de relaasje, it tichter oan 0, de bân is swakker. As de korrelaasje koëffisjint is posityf, dan is de ferbining is rjocht, as negatyf - omkeard.

De korrelaasje koëffisjint formule: pxy = (x-x * 1 / y) / * eu eh

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

As de CM lineêre multifactorial, hawwende it formulier:

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

doe waard berekkene meardere korrelaasje koëffisjint.

0 ≤ P ≤ 1, en toant de sterkte fan it effekt fan alle nommen byinoar faktor skoare oantsjutters.

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

Wêr: uh - produktive indicator - berekkene wearde;

yi - de werklike wearde;

usr- werklike wearde, gemiddelde.

Estimated value yi krigen troch substituting de korrelaasje model ynstee fan x1, x2 ensfh harren eigentlike wearden.

Foar univariate en multivariate modellen nonlinear korrelaasje ferhâlding wurdt berekkene:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Der wurdt fan útgien dat de relaasje tusken effektive en opnaam yn it model fan de fakulteit yndikatoaren swak, oft it tightness fan de keppeling koëffisjint (m) yn it berik 0-0.3; as 0.3-0.7 - closeness fan de relaasje - it gemiddelde; 0.7-1 boppe - in sterke bân.

Sûnt korrelaasje koëffisjint (steam) r, de korrelaasje koëffisjint (mear) R, korrelaasje ratio m - kâns wearde, dat wurdt berekkene foar de coefficients fan harren betsjutting (bepaald troch de tabellen). As dizze coefficients binne mear as harren tafel wearde, it closeness fan de ferbining coefficients binne essinsjeel oarsaken. As de essentiality tightness coupling coefficients lytser as tafel wearden of as sels coupling koëffisjint is minder as 0.7, it model eksklusyf alle fakulteit parameters dy't gâns ynfloed op it resultaat.

It koëffisjint fan fêststelling tsjûget it persintaazje faktor opnaam yn it model parameters bepale de foarming fan it resultaat.

D = P2 * 100%

D = P2 * 100%

D = m 2 * 100%

As de koëffisjint fan fêststellen grutter is dan 50, dan it model adekwaat beskriuwt it proses ûnder stúdzje, as minder as 50, is it nedich om te gean werom nei de earste faze fan 'e bou, en om feroarings te bepleitsjen yn de seleksje faktor yndikatoaren foar opnimmen yn it model.

Fisher fisher factor of kritearium karakterisearret de effisjinsje fan it model as gehiel. As de berekkene ratio is grutter as de tafel, de boude model is geskikt foar analyse likegoed as yndikatoaren fan planning foar de takomst delsetting. Rûchwei tafel value = 1.5. As de berekkene wearde is minder as de tafel, moatte jo earst bouwe in model, ynklusyf signifikante faktoaren it beynfloedzjen fan it resultaat. Njonken de effisjinsje fan 'e algemiene model om gâns ynfloed op elts regression koëffisjint. As de berekkene wearde fan dizze ferhâlding hinne in grutte tafel, it regresje koëffisjint is fan betsjutting as minder, dan is de faktor parameter, dêr't it troch him berekkene Koëffisjint binne fuorthelle út de stekproef berekkenings begjinne wer, mar sûnder dit faktor.